[發明專利]群體識別方法、裝置及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201910541204.9
• 申請日: 2019-06-21
• 公開（公告）號: CN112115305A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 周武;俞穎曄
• 申請（專利權）人: 杭州海康威視數字技術股份有限公司
• 主分類號: G06F16/901
• 分類號: G06F16/901;G06F16/906
• 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: 李珂珂

1.一種群體識別方法，其特征在于，所述方法包括：

基于多個候選項集確定多個頻繁項集，項集包括一個或多個參考元素；

獲取通過二分類模型確定的所述頻繁項集中每個所述參考元素對應的輔助概率，所述輔助概率為所述參考元素是目標元素的概率，所述目標元素用于指示目標群體中的個體；

將所述頻繁項集中各個參考元素對應的輔助概率的加權平均值，確定為所述頻繁項集對應的目標概率，所述目標概率為所述頻繁項集是目標項集的概率，所述目標項集用于指示目標群體；

根據各頻繁項集對應的目標概率，在所述多個頻繁項集中確定目標項集；

根據所述目標項集確定目標群體。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據各頻繁項集對應的目標概率，在所述多個頻繁項集中確定目標項集，包括：

根據各頻繁項集對應的目標概率的大小，確定一個或多個潛在項集；

在所述一個或多個潛在項集中確定所述目標項集。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述一個或多個潛在項集中確定所述目標項集，包括：

確定所述潛在項集的多個過濾參數值的加權平均值，所述潛在項集的過濾參數值為：所述潛在項集的支持度、所述潛在項集包括的目標元素的數量或所述潛在項集包括的參考元素中目標元素的數量占比；

將所述一個或多個潛在項集中多個過濾參數值的加權平均值大于過濾閾值的潛在項集，確定為所述目標項集。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述一個或多個潛在項集中確定所述目標項集，包括：

根據所述潛在項集的特性確定所述目標項集，所述潛在項集的特性包括：所述潛在項集包括的參考元素的屬性以及所述潛在項集包括的參考元素與目標元素的關系中的一種或多種。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于多個候選項集確定多個頻繁項集之前，所述方法還包括：

基于時空數據構建所述多個候選項集。

6.一種群體識別裝置，其特征在于，所述群體識別裝置包括：

第一確定模塊，用于基于多個候選項集確定多個頻繁項集，項集包括一個或多個參考元素；

獲取模塊，用于獲取通過二分類模型確定的所述頻繁項集中每個所述參考元素對應的輔助概率，所述輔助概率為所述參考元素是目標元素的概率，所述目標元素用于指示目標群體中的個體；

第二確定模塊，用于將所述頻繁項集中各個參考元素對應的輔助概率的加權平均值，確定為所述頻繁項集對應的目標概率，所述目標概率為所述頻繁項集是目標項集的概率，所述目標項集用于指示目標群體；

第三確定模塊，用于根據各頻繁項集對應的目標概率，在所述多個頻繁項集中確定目標項集；

第四確定模塊，用于根據所述目標項集確定目標群體。

7.根據權利要求6所述的群體識別裝置，其特征在于，第三確定模塊包括：

第一確定子模塊，用于根據各頻繁項集對應的目標概率的大小，確定一個或多個潛在項集；

第二確定子模塊，用于在所述一個或多個潛在項集中確定所述目標項集。

8.根據權利要求7所述的群體識別裝置，其特征在于，所述第一確定子模塊還用于：

確定所述潛在項集的多個過濾參數值的加權平均值，所述潛在項集的過濾參數值為：所述潛在項集的支持度、所述潛在項集包括的目標元素的數量或所述潛在項集包括的參考元素中目標元素的數量占比；

將所述一個或多個潛在項集中多個過濾參數值的加權平均值大于過濾閾值的潛在項集，確定為所述目標項集。

9.根據權利要求7所述的群體識別裝置，其特征在于，所述第一確定子模塊還用于：

根據所述潛在項集的特性確定所述目標項集，所述潛在項集的特性包括：所述潛在項集包括的參考元素的屬性以及所述潛在項集包括的參考元素與目標元素的關系中的一種或多種。