[發明專利]一種對象類型識別方法及裝置

有效

• 申請號: 202010054470.1
• 申請日: 2020-01-17
• 公開（公告）號: CN111275095B
• 公開（公告）日: 2022-12-06
• 發明（設計）人: 倪翔;汲小溪;王維強
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315
• 代理人: 張倩;朱文杰

本說明書一個或多個實施例提供了一種對象類型識別方法及裝置，其中，該方法包括：獲取目標對象的初始類型識別結果，該初始類型識別結果包括：目標對象在各預設類型下的第一識別結果，該第一識別結果是基于目標對象的歷史行為數據得到的?；谠摰谝蛔R別結果和預先得到的對象類型識別模型，確定目標對象在各預設類型下的第二識別結果；該對象類型識別模型是基于各預設類型對應的抽樣前樣本集、以及在抽樣后樣本集中抽到非預設類型樣本的概率所得到的，抽樣后樣本集為利用預設上下抽樣方法對抽樣前樣本集進行上下抽樣得到的，抽樣后樣本集中預設類型樣本的濃度為預設的標準濃度。根據各預設類型對應的第二識別結果，確定目標對象的所屬類型。

技術領域

本文件涉及互聯網技術領域，尤其涉及一種對象類型識別方法及裝置。

背景技術

目前，隨著互聯網時代的到來，互聯網在人們日常的學習、工作和生活中得到廣泛的應用。同時隨著移動支付業務的快速發展，在移動支付領域，涉及各種類型的商戶，為了確保商戶的管控力度，需要對不同類型的商戶采用不同的管控方式，即基于目標商戶的所屬類型，對目標商戶進行分類管控，因此，獲取到的目標商戶的所屬類型的準確度，直接影響到所使用的管控措施的精準度。

然而，當前商戶所屬類型的確定方式主要是：通過商戶注冊時所上傳的商戶類型所獲取，或者，基于商戶的基本屬性信息，對商戶類型進行打分識別所確定，這樣確定出的商戶類型均存在準確度低、可信性差的問題。

由此可知，需要提供一種更快速且準確率高的針對目標對象的所屬類型的識別方法，以便有針對性的對目標對象進行精準管控。

發明內容

本說明書一個或多個實施例的目的是提供一種對象類型識別方法。該對象類型識別方法包括：

獲取目標對象的初始類型識別結果，其中，所述初始類型識別結果包括：所述目標對象在各預設類型下的第一識別結果，所述第一識別結果是基于所述目標對象的歷史行為數據得到的?；诟魉龅谝蛔R別結果和預先得到的對象類型識別模型，確定所述目標對象在各所述預設類型下的第二識別結果；其中，所述對象類型識別模型是基于各所述預設類型對應的抽樣前樣本集、以及在抽樣后樣本集中抽到非預設類型樣本的概率所得到的，所述抽樣后樣本集為利用預設上下抽樣方法對所述抽樣前樣本集進行上下抽樣得到的，所述抽樣后樣本集中預設類型樣本的濃度為預設的標準濃度。根據各所述預設類型對應的所述第二識別結果，確定所述目標對象的所屬類型。

本說明書一個或多個實施例的目的是提供一種對象類型識別裝置。該對象類型識別裝置包括：

初始識別結果獲取模塊，其獲取目標對象的初始類型識別結果，其中，所述初始類型識別結果包括：所述目標對象在各預設類型下的第一識別結果，所述第一識別結果是基于所述目標對象的歷史行為數據得到的；

目標識別結果確定模塊，其基于各所述第一識別結果和預先得到的對象類型識別模型，確定所述目標對象在各所述預設類型下的第二識別結果；其中，所述對象類型識別模型是基于各所述預設類型對應的抽樣前樣本集、以及在抽樣后樣本集中抽到非預設類型樣本的概率所得到的，所述抽樣后樣本集為利用預設上下抽樣方法對所述抽樣前樣本集進行上下抽樣得到的，所述抽樣后樣本集中預設類型樣本的濃度為預設的標準濃度；

對象類型確定模塊，其根據各所述預設類型對應的所述第二識別結果，確定所述目標對象的所屬類型。

本說明書一個或多個實施例的目的是提供一種對象類型識別設備，包括：處理器；以及被安排成存儲計算機可執行指令的存儲器。