[發明專利]信息識別方法和裝置

在審

• 申請號: 201810550227.1
• 申請日: 2018-05-31
• 公開（公告）號: CN110555451A
• 公開（公告）日: 2019-12-10
• 發明（設計）人: 崔同;赫南;胡景賀
• 申請（專利權）人: 北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q30/02
• 代理公司: 11204 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

1.一種信息識別方法，包括：

獲取與待處理用戶賬號相關聯的信息，其中，所述信息包括至少一個設備標識和所述至少一個設備標識分別對應的用戶行為信息；

對每個設備標識所對應的用戶行為信息進行特征提取，將提取出的特征信息輸入預先訓練的與指定用戶屬性相關聯的識別模型，得到與該設備標識對應的識別結果，其中，所述識別結果包括該設備標識所指示的設備所歸屬的用戶的所述指定用戶屬性的屬性值為預設屬性值的概率；

基于所得的識別結果中的概率，確定所述至少一個設備標識分別指示的設備所歸屬的用戶的所述指定用戶屬性的屬性值是否為所述預設屬性值。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述方法還包括：

生成與所述至少一個設備標識中的設備標識對應的標簽信息，其中，所述標簽信息用于指示所對應的設備標識所指示的設備所歸屬的用戶的所述指定用戶屬性的屬性值是否為所述預設屬性值。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述基于所得的識別結果中的概率，確定所述至少一個設備標識分別指示的設備所歸屬的用戶的所述指定用戶屬性的屬性值是否為所述預設屬性值，包括：

對于所述至少一個設備標識中的每個設備標識，確定該設備標識所對應的識別結果中的概率是否小于概率閾值，若否，則確定該設備標識所指示的設備所歸屬的用戶的所述指定用戶屬性的屬性值為所述預設屬性值。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述基于所得的識別結果中的概率，確定所述至少一個設備標識分別指示的設備所歸屬的用戶的所述指定用戶屬性的屬性值是否為所述預設屬性值，還包括：

將所得的各個識別結果中的概率按數值由大到小的順序進行排序；

從經排序后的概率中的最大值一側開始，選取出前預置數目個不小于概率閾值的概率，將選取出的概率所在的識別結果所對應的設備標識所指示的設備所歸屬的用戶的所述指定用戶屬性的屬性值確定為所述預設屬性值。

5.根據權利要求1所述的方法，其中，用戶行為信息包括以下至少一項：瀏覽信息、下單信息，所述瀏覽信息和所述下單信息分別包括信息序列組，信息序列中的信息為以下中的一項：物品標識、品類標識、品牌標識、店鋪標識。

6.根據權利要求5所述的方法，其中，所述對每個設備標識所對應的用戶行為信息進行特征提取，包括：

對于每個設備標識所對應的用戶行為信息中的每個信息序列，將該信息序列中的各條信息分別映射為具有指定維度的向量，確定經映射所得的各個向量的平均值，將所述平均值作為提取出的特征信息。

7.根據權利要求6所述的方法，其中，所述對每個設備標識所對應的用戶行為信息進行特征提取，還包括：

對于每個設備標識所對應的用戶行為信息中的每個信息序列，確定該信息序列中的信息的數目，將所述數目作為提取出的特征信息。

8.根據權利要求1所述的方法，其中，所述識別模型是通過以下訓練步驟訓練得到的：

獲取樣本集合，其中，樣本包括對應有設備標識的用戶行為信息和用于指示該設備標識所指示的設備所歸屬的用戶的所述指定用戶屬性的屬性值是否為所述預設屬性值的數據標記；

利用機器學習方法，基于所述樣本集合中的樣本所包括的用戶行為信息和數據標記訓練得到識別模型。

9.根據權利要求8所述的方法，其中，所述獲取樣本集合，包括：

獲取預置的用戶賬號集合，其中，至少一個用戶賬號對應有屬性值不為空的所述指定用戶屬性，每個用戶賬號還對應有至少一個設備標識，設備標識對應有用戶行為信息；

從所述用戶賬號集合中選取出滿足預設條件的用戶賬號作為目標用戶賬號，其中，所述預設條件包括：對應有一個設備標識和屬性值不為空的所述指定用戶屬性；

基于與所述目標用戶賬號對應的設備標識所對應的用戶行為信息和所述目標用戶賬號所對應的所述指定用戶屬性的屬性值，生成所述樣本集合。