[发明专利]一种对象类型识别方法及装置

说明书

本说明书一个或多个实施例提供了一种对象类型识别方法及装置，其中，该方法包括：获取目标对象的初始类型识别结果，该初始类型识别结果包括：目标对象在各预设类型下的第一识别结果，该第一识别结果是基于目标对象的历史行为数据得到的。基于该第一识别结果和预先得到的对象类型识别模型，确定目标对象在各预设类型下的第二识别结果；该对象类型识别模型是基于各预设类型对应的抽样前样本集、以及在抽样后样本集中抽到非预设类型样本的概率所得到的，抽样后样本集为利用预设上下抽样方法对抽样前样本集进行上下抽样得到的，抽样后样本集中预设类型样本的浓度为预设的标准浓度。根据各预设类型对应的第二识别结果，确定目标对象的所属类型。

技术领域

本文件涉及互联网技术领域，尤其涉及一种对象类型识别方法及装置。

背景技术

目前，随着互联网时代的到来，互联网在人们日常的学习、工作和生活中得到广泛的应用。同时随着移动支付业务的快速发展，在移动支付领域，涉及各种类型的商户，为了确保商户的管控力度，需要对不同类型的商户采用不同的管控方式，即基于目标商户的所属类型，对目标商户进行分类管控，因此，获取到的目标商户的所属类型的准确度，直接影响到所使用的管控措施的精准度。

然而，当前商户所属类型的确定方式主要是：通过商户注册时所上传的商户类型所获取，或者，基于商户的基本属性信息，对商户类型进行打分识别所确定，这样确定出的商户类型均存在准确度低、可信性差的问题。

由此可知，需要提供一种更快速且准确率高的针对目标对象的所属类型的识别方法，以便有针对性的对目标对象进行精准管控。

发明内容

本说明书一个或多个实施例的目的是提供一种对象类型识别方法。该对象类型识别方法包括：

获取目标对象的初始类型识别结果，其中，所述初始类型识别结果包括：所述目标对象在各预设类型下的第一识别结果，所述第一识别结果是基于所述目标对象的历史行为数据得到的。基于各所述第一识别结果和预先得到的对象类型识别模型，确定所述目标对象在各所述预设类型下的第二识别结果；其中，所述对象类型识别模型是基于各所述预设类型对应的抽样前样本集、以及在抽样后样本集中抽到非预设类型样本的概率所得到的，所述抽样后样本集为利用预设上下抽样方法对所述抽样前样本集进行上下抽样得到的，所述抽样后样本集中预设类型样本的浓度为预设的标准浓度。根据各所述预设类型对应的所述第二识别结果，确定所述目标对象的所属类型。

本说明书一个或多个实施例的目的是提供一种对象类型识别装置。该对象类型识别装置包括：

初始识别结果获取模块，其获取目标对象的初始类型识别结果，其中，所述初始类型识别结果包括：所述目标对象在各预设类型下的第一识别结果，所述第一识别结果是基于所述目标对象的历史行为数据得到的；

目标识别结果确定模块，其基于各所述第一识别结果和预先得到的对象类型识别模型，确定所述目标对象在各所述预设类型下的第二识别结果；其中，所述对象类型识别模型是基于各所述预设类型对应的抽样前样本集、以及在抽样后样本集中抽到非预设类型样本的概率所得到的，所述抽样后样本集为利用预设上下抽样方法对所述抽样前样本集进行上下抽样得到的，所述抽样后样本集中预设类型样本的浓度为预设的标准浓度；

对象类型确定模块，其根据各所述预设类型对应的所述第二识别结果，确定所述目标对象的所属类型。

本说明书一个或多个实施例的目的是提供一种对象类型识别设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器。