[发明专利]同人识别方法、装置、设备和存储介质在审

专利信息
申请号: 202011052993.9 申请日: 2020-09-29
公开(公告)号: CN112148981A 公开(公告)日: 2020-12-29
发明(设计)人: 钟奇;孙昌青;蔡龙颜 申请(专利权)人: 广州小鹏自动驾驶科技有限公司
主分类号: G06F16/9535 分类号: G06F16/9535
代理公司: 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 代理人: 常忠良
地址: 510000 广东省广州市*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 同人 识别 方法 装置 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种同人识别方法,其特征在于,所述方法包括:

获取各个业务域的用户信息数据及各个所述用户信息数据之间的关联关系;

依据所述用户信息数据及所述关联关系构建无向连通图,所述无向连通图中的每一个节点对应一个所述用户信息数据,每一条无向边对应一个所述关联关系;

给所述无向连通图中的每一个连通子图分配唯一标识符。

2.根据权利要求1所述的同人识别方法,其特征在于,在所述给所述无向连通图中的每一个连通子图分配唯一标识码的步骤之后,所述方法还包括:

周期性获取各个业务域新增的用户信息数据及各个所述用户信息数据之间新增的关联关系;

将新增的所述用户信息数据作为新的节点添加到所述无向连通图中;

依据新增的所述关联关系将所述无向连通图中彼此关联的所述用户信息数据通过所述无向边相连接;

给所述无向连通图中未分配唯一标识符的连通子图分配唯一标识符;

判断所述无向连通图中是否存在具有两个或多个唯一标识符的连通子图;

若是,则按照设定规则从所述两个或多个唯一标识符中选择其中一个作为最终的唯一标识符。

3.根据权利要求2所述的同人识别方法,其特征在于,所述按照设定规则从所述两个或多个唯一标识符中选择其中一个作为最终的唯一标识符的步骤包括:

从所述两个或多个唯一标识符中选择分配时间最早的一个作为最终的唯一标识符;

或者,

从所述两个或多个唯一标识符中选择分配时间最晚的一个作为最终的唯一标识符;

或者,

从所述两个或多个唯一标识符中随机选择一个作为最终的唯一标识符。

4.根据权利要求1所述的同人识别方法,其特征在于,在所述给所述无向连通图中的每一个连通子图分配唯一标识码的步骤之后,所述方法还包括:

依据用户信息数据的生成时间,对每一个连通子图所对应的用户的行为轨迹进行统计分析,以确定每一个用户的感兴趣程度;

根据所述感兴趣程度,向对应的用户推送对应的内容信息或提供对应的客户服务。

5.一种同人识别装置,其特征在于,所述装置包括:

第一获取模块,用于获取各个业务域的用户信息数据及各个所述用户信息数据之间的关联关系;

构建模块,用于依据所述用户信息数据及所述关联关系构建无向连通图,所述无向连通图中的每一个节点对应一个所述用户信息数据,每一条无向边对应一个所述关联关系;

第一分配模块,用于给所述无向连通图中的每一个连通子图分配唯一标识符。

6.根据权利要求5所述的同人识别装置,其特征在于,所述装置还包括:

第二获取模块,用于在所述给所述无向连通图中的每一个连通子图分配唯一标识码的步骤之后,周期性获取各个业务域新增的用户信息数据及各个所述用户信息数据之间新增的关联关系;

添加模块,用于将新增的所述用户信息数据作为新的节点添加到所述无向连通图中;

关联模块,用于依据新增的所述关联关系将所述无向连通图中彼此关联的所述用户信息数据通过所述无向边相连接;

第二分配模块,用于给所述无向连通图中未分配唯一标识符的连通子图分配唯一标识符;

判断模块,用于判断所述无向连通图中是否存在具有两个或多个唯一标识符的连通子图;若是,则按照设定规则从所述两个或多个唯一标识符中选择其中一个作为最终的唯一标识符。

7.根据权利要求6所述的同人识别装置,其特征在于,所述判断模块包括判断子模块,所述判断子模块用于:

从所述两个或多个唯一标识符中选择分配时间最早的一个作为最终的唯一标识符;

或者,

从所述两个或多个唯一标识符中选择分配时间最晚的一个作为最终的唯一标识符;

或者,

从所述两个或多个唯一标识符中随机选择一个作为最终的唯一标识符。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广州小鹏自动驾驶科技有限公司,未经广州小鹏自动驾驶科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011052993.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top