[发明专利]目标帐号集合的确定方法和装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明公开了一种目标帐号集合的确定方法和装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：采用根据帐号的画像特征数据和行为特征数据确定第一组种子帐号的第一组表征向量以及一组候选帐号的第二组表征向量，再根据第一组表征向量与第二组表征向量，确定一组候选帐号与第一组种子帐号之间的距离，进而在一组候选帐号中确定第二组种子帐号，并将目标帐号集合确定为包括第一组种子帐号和第二组种子帐号。本发明解决了相关技术中存在的难以真正快速、有效的确定传播影响力较大的帐号集合的技术问题。

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种目标帐号集合的确定方法和装置、存储介质及电子设备。

背景技术

目前的相关技术中，确定传播影响力较大的种子帐号集合多是通过对全量帐号集合利用图采样技术，通过贪心算法获得种子帐号，但目前确定种子帐号的技术方案只适用于小数据量以及少量种子帐号集合，无法适应大规模帐号集合。

此外，目前的相关技术中，需要假设种子集合中所有的帐号在初始时刻都是激活状态，应用条件较为苛刻，难以真正快速、有效的确定传播影响力较大的目标帐号的集合。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种目标帐号集合的确定方法和装置、存储介质及电子设备，以至少解决相关技术中存在的难以真正快速、有效的确定传播影响力较大的帐号集合的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种目标帐号集合的确定方法，包括：

获取第一组种子帐号的第一组表征向量，以及一组候选帐号的第二组表征向量，其中，所述第一组表征向量中的表征向量与所述第一组种子帐号中的种子帐号一一对应，所述第二组表征向量中的表征向量与所述一组候选帐号中的候选帐号一一对应，所述第一组表征向量中的表征向量是根据所述第一组种子帐号的第一组画像特征数据和第一组行为特征数据确定得到的向量，所述第二组表征向量中的表征向量是根据所述一组候选帐号的第二组画像特征数据和第二组行为特征数据确定得到的向量；根据所述第一组表征向量与所述第二组表征向量，确定所述一组候选帐号与所述第一组种子帐号之间的距离；根据所述一组候选帐号与所述第一组种子帐号之间的距离，在所述一组候选帐号中确定第二组种子帐号，并将目标帐号集合确定为包括所述第一组种子帐号和所述第二组种子帐号。

可选地，所述获取第一组种子帐号的第一组表征向量，包括：获取与所述第一组种子帐号对应的第一组特征数据，其中，所述第一组特征数据包括所述第一组种子帐号的第一组画像特征数据和第一组行为特征数据；将所述第一组特征数据输入目标神经网络模型，得到所述第一组表征向量。

可选地，所述将所述第一组样本特征数据输入目标神经网络模型，得到所述第一组表征向量，包括：将所述第一组画像特征数据和所述第一组行为特征数据中的每个特征数据随机初始化，生成第一组向量，其中，所述第一组向量中包括第一类向量、第二类向量和第三类向量，所述第一类向量用于表示所述第一组种子帐号的第一类特征数据，所述第一类特征数据为使用一个标识表示的特征数据，所述第二类向量用于表示所述第一组种子帐号的第二类特征数据，所述第二类特征数据为使用多个标识结合表示的特征数据，所述第三类向量用于表示所述第一组种子帐号的第三类特征数据，所述第三类特征数据为预先配置的特征数据；对所述第一类向量和所述第三类向量进行全连接转化，生成第二组向量；对所述第二类向量基于所述多个标识所对应的特征数据分别进行第一目标处理和第二目标处理，再进行所述全连接转化，生成第三组向量，所述第一目标处理用于为所述多个标识所对应的特征数据添加权重系数，所述第二目标处理用于为所述多个标识所对应的特征数据进行求和，并计算平均值；根据所述第二组向量和所述第三组向量，确定所述第一组表征向量。