[发明专利]状态识别的方法、系统、装置

权利要求书

1.一种状态识别的方法，其特征在于，包括：

获取第一对象的属性信息以及与所述第一对象具有关联关系的第二对象的属性信息；

将所述第一对象的属性信息和所述第二对象的属性信息输入至机器学习模型中进行分析，得到识别结果；其中，所述机器学习模型是通过多组数据训练得到的，多组数据中的每组数据均包括：样本对象的属性信息和所述样本对象关联的对象的属性信息共同对应的状态，以及用于标记所述状态的标签；

依据所述识别结果确定所述第一对象的状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述共同对应的状态，包括：状态类型和所述状态类型相应的级别。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述状态类型包括：疾病类型，所述关联关系包括以下至少之一：

亲属关系、同行关系；

其中，当为所述亲属关系时，所述状态类别为遗传病，当为所述同行关系时，所述状态类别为传染病，所述同行关系为在预设时间段内与所述第一对象出现过的地点具有交集的目标对象。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别结果包括：以各个所述状态类型和所述级别为元素组成的一维数组，以及所述元素对应的概率。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

以所述一维数组中各个所述状态类型为列元素、所述级别为行元素，生成二维数组。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

确定所述二维数组每一列元素对应的概率的最大值，其中，所述概率为所述第一对象属于对应的所述状态类型和所述级别的概率；

判断该元素对应的概率的最大值是否大于预定阈值；

在所述最大值大于预定阈值的情况下，则将该元素所在列对应的状态类型作为所述第一对象的状态，以及将该元素所在行对应的级别作为所述第一对象的状态的层级。

7.一种状态识别的系统，其特征在于，包括：

前端设备，用于接收第一对象的第一属性信息以及与所述第一对象具有关联关系的第二对象的第二属性信息，其中，所述第一属性信息包括：所述第一对象对应的特征信息和行为信息，所述第二属性信息包括：所述第二对象对应的特征信息和行为信息；

服务器，用于将所述第一对象的属性信息和所述第二对象的属性信息输入至机器学习模型中进行分析，得到识别结果，并将所述识别结果返回至所述前端设备；

其中，所述机器学习模型是通过多组数据训练得到的，多组数据中的每组数据均包括：样本对象的属性信息和所述样本对象关联的对象的属性信息共同对应的状态，以及用于标记所述状态的标签。

8.一种状态识别的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取第一对象的属性信息以及与所述第一对象具有关联关系的第二对象的属性信息；

识别模块，用于将所述第一对象的属性信息和所述第二对象的属性信息输入至机器学习模型中进行分析，得到识别结果；其中，所述机器学习模型是通过多组数据训练得到的，多组数据中的每组数据均包括：样本对象的属性信息和所述样本对象关联的对象的属性信息共同对应的状态，以及用于标记所述状态的标签；

确定模块，用于依据所述识别结果确定所述第一对象的状态。

9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行权利要求1至6中任意一项所述状态识别的方法。

10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行存储在存储器中的程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述状态识别的方法。