[發明專利]同人識別方法及裝置、存儲介質、計算機設備有效
| 申請號： | 201910740557.1 | 申請日： | 2019-08-12 |
| 公開（公告）號： | CN110533085B | 公開（公告）日： | 2022-04-01 |
| 發明（設計）人： | 劉逸哲 | 申請（專利權）人： | 大箴(杭州)科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京中強智尚知識產權代理有限公司 11448 | 代理人： | 黃耀威;賈依嬌 |
| 地址： | 310011 浙江省杭州市*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 同人 識別 方法 裝置 存儲 介質 計算機 設備 | ||
本申請公開了一種同人識別方法及裝置、存儲介質、計算機設備，該方法包括：基于樣本用戶的特征信息對所述樣本用戶進行聚類，得到至少一個樣本用戶簇；分別從每個所述樣本用戶簇中提取至少一組訓練樣本用戶，并獲取所述訓練樣本用戶的同人標注信息；利用所述訓練樣本用戶以及相應的所述同人標注信息，訓練同人識別模型；根據訓練后的所述同人識別模型對待識別用戶進行同人識別。本申請通過對樣本用戶的聚類，減少同人識別模型的訓練量，實現了訓練的優化，提升訓練效率。
技術領域
本申請涉及數據分析技術領域，尤其是涉及到一種同人識別方法及裝置、存儲介質、計算機設備。
背景技術
當前互聯網蓬勃發展，催生出一批電商及網絡金融服務公司，由于電商公司會有各種新人補貼，金融服務公司會直接借款給用戶，都導致很多用戶更換手機號，重新注冊等手段獲取利益，因此，如何確定網站注冊用戶，或者服務對象是同一個人，成為電商及互聯網金融服務公司降低運營成本和風險的關鍵。
在同人識別領域中，訓練樣本的構建對訓練同人識別模型至關重要。如何從大量的樣本用戶中快速確定哪兩個用戶屬于同一個用戶，進而構建訓練樣本集是該領域中的重要問題。
發明內容
有鑒于此，本申請提供了一種同人識別方法及裝置、存儲介質、計算機設備，通過對樣本用戶的聚類，減少同人識別模型的訓練量，實現了訓練的優化，提升訓練效率。
根據本申請的一個方面，提供了一種同人識別方法，包括：
基于樣本用戶的特征信息對所述樣本用戶進行聚類，得到至少一個樣本用戶簇；
分別從每個所述樣本用戶簇中提取至少一組訓練樣本用戶，并獲取所述訓練樣本用戶的同人標注信息；
利用所述訓練樣本用戶以及相應的所述同人標注信息，訓練同人識別模型；
根據訓練后的所述同人識別模型對待識別用戶進行同人識別。
具體地，所述基于樣本用戶的特征信息對所述樣本用戶進行聚類，得到至少一個樣本用戶簇之前，所述方法還包括：
獲取樣本用戶的基礎數據；
基于所述樣本用戶的基礎數據，按照預設特征類別統計所述樣本用戶的特征信息。
具體地，所述基于樣本用戶的特征信息對所述樣本用戶進行聚類，得到至少一個樣本用戶簇，具體包括：
根據所述樣本用戶的數量確定聚類數量，并生成相應聚類數量的初始聚類中心；
按照所述初始聚類中心，對所述樣本用戶的特征信息進行K均值聚類，得到相應聚類數量的所述樣本用戶簇以及與每個所述樣本用戶簇對應的聚類中心。
具體地，任意一組所述訓練樣本用戶包括任一所述樣本用戶簇中聚類中心對應的所述樣本用戶以及同一所述樣本簇中其他任一所述樣本用戶，所述同人標注信息包括同人標注或非同人標注。
具體地，所述根據訓練后的所述同人識別模型對待識別用戶進行同人識別，具體包括：
根據所述待識別用戶的基礎數據，按照所述預設特征類別統計所述待識別用戶的特征信息；
基于所述待識別用戶的特征信息對所述待識別用戶進行聚類，得到至少一個待識別用戶簇以及與所述待識別用戶簇對應的聚類中心；
獲取任一所述待識別用戶簇對應的中心用戶以及比對用戶，其中，所述中心用戶為所述待識別用戶簇的聚類中心對應的所述待識別用戶，所述比對用戶為所述待識別用戶簇中除聚類中心外的全部所述待識別用戶；
將任一所述待識別用戶簇中的所述中心用戶對應的特征信息以及任一所述比對用戶對應的特征信息輸入至訓練后的所述同人識別模型中，得到所述中心用戶與任一所述比對用戶是否為同一用戶的結果。
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