[發明專利]節點等級的劃分方法及裝置

在審

• 申請號: 201910408213.0
• 申請日: 2019-05-15
• 公開（公告）號: CN110197397A
• 公開（公告）日: 2019-09-03
• 發明（設計）人: 羅帥杰
• 申請（專利權）人: 無線生活（北京）信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京尚倫律師事務所 11477
• 代理人: 李蔚

本公開是關于一種節點等級的劃分方法及裝置。該方法包括：獲取當前更新的目標節點的關系子圖，所述目標節點的關系子圖中包括所述目標節點以及與所述目標節點相關聯的參考節點，且所述參考節點具有數據更新；根據所述目標節點、與所述目標節點相關聯且具有數據更新的所述參考節點、以及所述參考節點與所述目標節點之間的關聯度，確定所述目標節點的當前評分；根據所述目標節點的當前評分劃分所述目標節點的當前等級，所述當前等級對應于當前更新的所述目標節點的關系子圖。本公開可基于目標節點的所有關聯信息來實時確定目標節點的等級，因此能夠方便快速的實現等級劃分，從而保證了等級劃分的實時性和全面性。

技術領域

本公開涉及互聯網技術領域中的數據處理技術，尤其涉及一種節點等級的劃分方法及裝置。

背景技術

互聯網的高度發展已經深刻的改變了人們的生活。在電子商務領域中，作為交易系統的主要參與者，用戶的屬性特征對于電子商務數據的處理結果具有重要的影響。

目前，在電子商務領域中用于確定用戶等級的方法主要包括以下兩種：

第一種，根據預先制定的預設規則來實現對用戶的分級。具體而言，在基于預設規則對用戶進行分級時，規則的好壞對分級的結果具有很大的影響，由于預設規則往往只能反映用戶某些方面的信息，難以全面的刻劃用戶形象，因此評級結果存在一定的片面性和局限性，同時大量的規則維護也存在繁瑣麻煩的問題。

第二種，借助于訓練模型來實現對用戶的分級。具體而言，在采用機器學習模型對用戶進行分級時，假設模型合適且訓練到位，自然也能獲得不錯的效果，但這需要大量的已分級用戶作為訓練集，而且提高結果的準確率也需要模型的不斷迭代，因此難以提供實時性的服務。

由此可知，現有技術中關于用戶等級的確定方法還存在不少問題，因此亟需尋求更好的分級方法來滿足電子商務交易的需求。

發明內容

為克服相關技術中存在的問題，本公開實施例提供一種節點等級的劃分方法及裝置。所述技術方案如下：

根據本公開實施例的第一方面，提供一種節點等級的劃分方法，包括：

獲取當前更新的目標節點的關系子圖，所述目標節點的關系子圖中包括所述目標節點以及與所述目標節點相關聯的參考節點，且所述參考節點具有數據更新；

根據所述目標節點、與所述目標節點相關聯且具有數據更新的所述參考節點、以及所述參考節點與所述目標節點之間的關聯度，確定所述目標節點的當前評分；

根據所述目標節點的當前評分劃分所述目標節點的當前等級，所述當前等級對應于當前更新的所述目標節點的關系子圖。

在一個實施例中，所述獲取當前更新的目標節點的關系子圖包括：

獲取更新前的所述目標節點的關系子圖，并監測更新前的所述目標節點的關系子圖中各個參考節點的數據變化，所述數據變化包括所述參考節點的增減以及節點評分的變化；

在任一個所述參考節點的狀態發生變化時，獲取變化后的所述目標節點的關系子圖，在該變化后的所述目標節點的關系子圖中，所述目標節點為待更新節點。

在一個實施例中，所述根據所述目標節點、與所述目標節點相關聯且具有數據更新的所述參考節點、以及所述參考節點與所述目標節點之間的關聯度，確定所述目標節點的當前評分包括：

獲取所述目標節點的歷史評分、與所述目標節點相關聯的所述參考節點的評分變化、以及所述參考節點與所述目標節點之間的關聯度的權重值；

以所述目標節點的歷史評分為基準，根據所述參考節點的評分變化以及所述參考節點與所述目標節點之間的關聯度的權重值，確定所述目標節點的當前評分。

在一個實施例中，所述參考節點與所述目標節點之間的關聯度包括第一關聯度、第二關聯度和第三關聯度；