[发明专利]对象识别方法及其系统

权利要求书

1.一种对象识别方法，包括：

获取对象的特征数据，其中，所述特征数据用于反映所述对象对其关联对象的偏好程度；

将获取的特征数据输入预设分类器中，得到第一分类结果，其中，所述预设分类器用于依据输入的特征数据对所述对象进行分类；以及

根据所述第一分类结果识别所述对象对所述关联对象的偏好程度。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在将获取的特征数据输入预设分类器中，得到第一分类结果之前，所述方法还包括：

获取训练数据集，其中，所述训练数据集中至少包含一类特征数据；以及

对所述训练数据集中的特征数据进行训练，得到所述预设分类器。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，获取训练数据集包括：

获取样本数据集；

计算包含在所述样本数据集中的各特征数据相对于所述样本数据集的所有特征数据的条件信息熵；

计算所述样本数据集中所有特征数据的信息熵；

计算所述信息熵和条件信息熵的差值，得到所述各特征数据的信息增益；

根据得到的信息增益的大小关系，从所述样本数据集中选出信息增益满足预设条件的特征数据作为目标特征数据；以及

将所述目标特征数据对应的数据集合作为所述训练数据集。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，对所述训练数据集中的特征数据进行训练，得到所述预设分类器包括：

根据所述目标特征数据的信息增益的大小关系，确定第一决策树的根节点和叶子节点以生成所述第一决策树；以及

根据所述第一决策树构建所述预设分类器。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，在根据所述第一决策树构建所述预设分类器之后，所述方法还包括：

获取包含有校验对象的特征数据的校验数据集；

将所述校验对象的特征数据输入所述决策树，得到第二分类结果；

判断是否能够根据所述第二分类结果识别所述校验对象对其关联对象的偏好程度；

若否，则基于所述校验对象的特征数据确定第二决策树的根节点和叶子节点以生成所述第二决策树；

根据所述第二决策树构建所述预设分类器；或者

根据所述第一决策树和所述第二决策树构建所述预设分类器。

6.一种对象识别系统，包括：

第一获取模块，用于获取对象的特征数据，其中，所述特征数据用于反映所述对象对其关联对象的偏好程度；

第一处理模块，用于将获取的特征数据输入预设分类器中，得到第一分类结果，其中，所述预设分类器用于依据输入的特征数据对所述对象进行分类；以及

识别模块，用于根据所述第一分类结果识别所述对象对所述关联对象的偏好程度。

7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述系统还包括：

第二获取模块，用于获取训练数据集，其中，所述训练数据集中至少包含一类特征数据；以及

训练模块，用于对所述训练数据集中的特征数据进行训练，得到所述预设分类器。

8.根据权利要求7所述的系统，其中，所述第二获取模块包括：

第一获取单元，用于获取样本数据集；

第一计算单元，用于计算包含在所述样本数据集中的各特征数据相对于所述样本数据集的所有特征数据的条件信息熵；

第二计算单元，用于计算所述样本数据集中所有特征数据的信息熵；

第三计算单元，用于计算所述信息熵和条件信息熵的差值，得到所述各特征数据的信息增益；

选择单元，用于根据得到的信息增益的大小关系，从所述样本数据集中选出信息增益满足预设条件的特征数据作为目标特征数据；以及

第一确定单元，用于将所述目标特征数据对应的数据集合作为所述训练数据集。