[发明专利]一种信息的获得方法以及装置

权利要求书

1.一种信息的获得方法，其特征在于，包括：

获得与目标业务对象相对应的目标行为特征信息；

根据所述目标行为特征信息获得所述目标业务对象的情感特征；

获得与所述目标业务对象的情感特征之间的相似度超过相似度阈值的相似情感特征；

根据所述相似情感特征确定所述相似情感特征所属的相似业务对象；

根据所述相似业务对象获得所述目标业务对象的情感特征描述信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标行为特征信息获得所述目标业务对象的情感特征，包括：

根据所述目标行为特征信息获得所述目标业务对象的向量表示；

根据所述目标业务对象的向量表示获得目标业务对象的情感特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据与目标业务对象相对应的目标行为特征信息获得目标业务对象的向量表示，包括：

根据所述目标行为特征信息获得所述目标行为特征信息所对应的用户信息；

根据所述目标行为特征信息和所述用户信息获得目标业务对象的向量表示。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标行为特征信息获得所述目标行为特征信息所对应的用户信息，包括：

采用概率矩阵分解算法对所述目标行为特征信息进行分解，获得所述目标行为特征信息所对应的用户信息。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标行为特征信息和所述用户信息获得目标业务对象的向量表示，包括：

采用最小二乘近似法对所述目标行为特征信息和所述用户信息进行计算，获得目标业务对象的向量表示。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标业务对象的向量表示获得目标业务对象的情感特征，包括：

获取所述目标业务对象的属性信息；

根据所述目标业务对象的向量表示和所述属性信息，采用对业务对象的情感特征进行预估的卷积神经网络模型，获得所述目标业务对象的情感特征。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述目标业务对象的属性信息包括如下中的至少一种：

所述目标业务对象的类别信息；

所述目标业务对象的关键字。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得与所述目标业务对象的情感特征之间的相似度超过相似度阈值的相似情感特征，包括：

确定业务对象；

获得所述业务对象的情感特征；

将所述业务对象的情感特征与所述目标业务对象的情感特征进行比对；

根据比对结果，确定与所述目标业务对象的情感特征之间的相似度超过相似度阈值的相似情感特征。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得与所述目标业务对象的情感特征之间的相似度超过相似度阈值的相似情感特征，包括：

获得目标业务对象的类别信息；

获得与目标业务对象具有相同类别信息的业务对象；

获得所述与目标业务对象具有相同类别信息的业务对象的情感特征；

将所述业务对象的情感特征与所述目标业务对象的情感特征进行比对；

根据比对结果，确定与所述目标业务对象的情感特征之间的相似度超过相似度阈值的相似情感特征。

10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，所述将所述业务对象的情感特征与所述目标业务对象的情感特征进行比对，包括：

采用KL-散度计算方法对所述业务对象的情感特征与所述目标业务对象的情感特征进行计算，获得所述业务对象的情感特征与所述目标业务对象的情感特征之间的KL散度值，并将所述KL散度值进行比较。