[發明專利]基于多模型的家庭與個人賬戶關系識別方法和系統

在審

• 申請號: 202111183133.3
• 申請日: 2021-10-11
• 公開（公告）號: CN114065153A
• 公開（公告）日: 2022-02-18
• 發明（設計）人: 高明
• 申請（專利權）人: 浪潮通信信息系統有限公司
• 主分類號: G06F21/31
• 分類號: G06F21/31;G06F16/28
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 肖艷

1.一種基于多模型的家庭與個人賬戶關系識別方法，其特征在于，包括：

針對同一家庭賬戶，基于不同識別模型獲取至少兩組關聯結果；所述關聯結果為關聯結果集合中，包括所述家庭賬戶和所述家庭賬戶對應個人賬戶的結果；所述關聯結果集合為所述識別模型根據輸入數據集得到的，包括多個家庭賬戶與多個個人賬戶對應關系的集合；

根據所述至少兩組關聯結果和所述識別模型的模型置信度，計算所述家庭賬戶和所述家庭賬戶對應個人賬戶的關聯可信度；

將所述關聯可信度滿足設定范圍的所述家庭賬戶和所述家庭賬戶對應的個人賬戶添加至識別結論。

2.根據權利要求1所述的基于多模型的家庭與個人賬戶關系識別方法，其特征在于，所述識別模型包括基準識別模型和對比識別模型；所述基準識別模型的模型置信度為設定的基準置信度；所述對比識別模型的模型置信度是根據所述基準識別模型的關聯結果集合、所述對比識別模型的關聯結果集合以及所述基準置信度得到的相對置信度。

3.根據權利要求2所述的基于多模型的家庭與個人賬戶關系識別方法，其特征在于，所述對比識別模型的相對置信度C滿足：

式中，C₀為所述基準置信度；n為第一家庭賬戶數量；m為第二家庭賬戶數量；

所述第一家庭賬戶是指所述對比識別模型的關聯結果集合中，屬于所述基準識別模型的關聯結果集合的家庭賬戶；所述第二家庭賬戶是指包括至少一個正確個人賬戶的所述第一家庭賬戶；所述正確個人賬戶是指所述基準識別模型的關聯結果集合中，與所述第一家庭賬戶相同的家庭賬戶對應的個人賬戶。

4.根據權利要求1所述的基于多模型的家庭與個人賬戶關系識別方法，其特征在于，所述根據所述至少兩組關聯結果和所述識別模型的模型置信度，計算所述家庭賬戶和所述家庭賬戶對應個人賬戶的關聯可信度的步驟包括：

針對所述關聯結果，判斷所述家庭賬戶對應的個人賬戶中，是否包括目標個人賬戶：

若包括目標個人賬戶，則以所述關聯結果所屬識別模型的模型置信度作為所述關聯結果的可信因子；

若不包括目標個人賬戶，且所述家庭賬戶不存在對應的個人賬戶，則將所述關聯結果的可信因子置為零；

若不包括目標個人賬戶，且所述家庭賬戶存在對應的個人賬戶，則以所述關聯結果所屬識別模型的模型置信度的相反數作為所述關聯結果的可信因子；

疊加至少兩組關聯結果的可信因子，得到所述家庭賬戶和所述目標個人賬戶的關聯可信度。

5.根據權利要求1所述的基于多模型的家庭與個人賬戶關系識別方法，其特征在于，所述識別模型包括基于業務支撐數據的常駐位置剔除模型、基于家庭賬戶通信的個人賬戶挖掘模型、基于應用程序用戶標識的用戶關系挖掘模型、基于業務投訴數據的關系識別模型、基于安裝維修數據的關系識別模型以及基于賬戶服務應用程序數據的關系識別模型中的任一者或任多者組合。

6.根據權利要求5所述的基于多模型的家庭與個人賬戶關系識別方法，其特征在于，所述基于業務支撐數據的常駐位置剔除模型是基于業務支撐數據中家庭賬戶與個人賬戶的關系數據、個人賬戶夜間常駐位置以及家庭賬戶駐地網小區范圍，剔除所述業務支撐數據中家庭賬戶與個人賬戶的關系數據中，所述個人賬戶夜間常駐位置不在所述家庭賬戶駐地網小區范圍內的關聯結果的模型；

所述個人賬戶夜間常駐位置是通過控制面信令獲取的。

7.根據權利要求5所述的基于多模型的家庭與個人賬戶關系識別方法，其特征在于，所述基于家庭賬戶通信的個人賬戶挖掘模型是基于家庭賬戶通信數據獲取通信設備的設備識別碼，并根據所述設備識別碼得到所述通信設備使用的個人賬戶的模型。

8.根據權利要求5所述的基于多模型的家庭與個人賬戶關系識別方法，其特征在于，所述基于應用程序用戶標識的用戶關系挖掘模型是基于應用程序用戶標識數據獲取使用同一所述用戶標識進行通信的家庭賬戶和個人賬戶的模型。