[發明專利]目標對象的特征信息提取方法及裝置

有效

• 申請號: 201710076121.8
• 申請日: 2017-02-13
• 公開（公告）號: CN108280104B
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發明（設計）人: 戶保田;陳謙
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/906;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06N20/10;G06N5/02;H04L12/24;H04L29/08
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 朱雅男

本發明是關于一種目標對象的特征信息提取方法及裝置。該方法包括：獲取目標對象的至少兩個虛擬物品包各自對應的包屬性向量，并獲取目標對象的對象屬性向量，對至少兩個虛擬物品包各自對應的包屬性向量進行機器訓練，獲得至少兩個虛擬物品包各自對應的特征向量，并對至少兩個虛擬物品包各自對應的特征向量以及目標對象的對象屬性向量進行機器訓練，獲得至少兩個虛擬物品包各自對應的重要性分數，根據至少兩個虛擬物品包各自對應的特征向量以及至少兩個虛擬物品包各自對應的重要性分數，提取目標對象的特征信息，充分考慮了不同屬性的用戶在使用虛擬物品包時的區別，從而提高了特征信息提取的準確性。

技術領域

本發明涉及網絡應用技術領域，特別涉及一種目標對象的特征信息提取方法及裝置。

背景技術

隨著網絡應用技術的發展，越來越多的用戶使用社交網絡應用中的虛擬物品包來贈送或接受貨幣、積分、網絡游戲中的裝備以及虛擬寵物等資源。

隨著用戶使用虛擬物品包的行為的不斷增多，虛擬物品包的使用行為在用戶的網絡行為中所占的比重也越來越高，相應的，通過提取單個用戶或群組用戶使用虛擬物品包的行為的特征信息，來對單個用戶或群組進行分析，比如對用戶或群組進行分類，也越來越受到網絡服務商的重視。

在相關技術中，網絡服務商的服務器在提取單個用戶或群組用戶使用虛擬物品包的行為的特征信息時，對于一個用戶或者群組，通常會統計該用戶或群組對應的虛擬物品包的各項屬性的屬性信息，比如數量、總資源數、平均資源數以及資源數方差等等，再由服務器的管理人員從上述各項屬性的屬性信息中人工確定出異常的屬性信息，作為對應的用戶或群組的特征信息。

在上述提取特征信息的過程中，需要管理人員人工確定提取用戶或群組使用虛擬物品包的哪些屬性，這對管理人員的人工經驗的要求很高，導致特征信息提取的準確性較低。

發明內容

為了解決現有技術中需要管理人員人工確定提取用戶或群組使用虛擬物品包的哪些屬性，對管理人員的人工經驗的要求高，導特征信息提取的準確性較低的問題，本發明實施例提供了一種目標對象的特征信息提取方法及裝置，技術方案如下：

第一方面，提供了一種目標對象的特征信息提取方法，所述方法包括：

獲取目標對象的至少兩個虛擬物品包各自對應的包屬性向量，并獲取所述目標對象的對象屬性向量，所述包屬性向量中的每個元素指示對應的虛擬物品包的一種屬性，所述對象屬性向量中的每個元素指示所述目標對象的一種屬性；

通過第一機器訓練模型對所述至少兩個虛擬物品包各自對應的包屬性向量進行機器訓練，獲得所述至少兩個虛擬物品包各自對應的特征向量；

通過第二機器訓練模型對所述至少兩個虛擬物品包各自對應的特征向量以及所述目標對象的對象屬性向量進行機器訓練，獲得所述至少兩個虛擬物品包各自對應的重要性分數；

根據所述至少兩個虛擬物品包各自對應的特征向量以及所述至少兩個虛擬物品包各自對應的重要性分數，提取所述目標對象的特征信息。

第二方面，提供了一種目標對象的特征信息提取裝置，所述裝置包括：

第一向量獲取模塊，用于獲取目標對象的至少兩個虛擬物品包各自對應的包屬性向量，所述包屬性向量中的每個元素指示對應的虛擬物品包的一種屬性；

第二向量獲取模塊，用于獲取所述目標對象的對象屬性向量，所述對象屬性向量中的每個元素指示所述目標對象的一種屬性；

特征向量獲得模塊，用于通過第一機器訓練模型對所述至少兩個虛擬物品包各自對應的包屬性向量進行機器訓練，獲得所述至少兩個虛擬物品包各自對應的特征向量；

分數獲得模塊，用于通過第二機器訓練模型對所述至少兩個虛擬物品包各自對應的特征向量以及所述目標對象的對象屬性向量進行機器訓練，獲得所述至少兩個虛擬物品包各自對應的重要性分數；