[发明专利]基于用户行为特征的未成年人识别方法、装置和设备

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于用户行为特征的未成年人识别方法、装置和设备。其中，所述基于用户行为特征的未成年人识别方法包括：获取待识别者的软件使用数据数据集；预处理所述软件使用数据数据集；将处理后的软件使用数据数据集输入预设的行为特征识别模型，获取所述识别结果；基于所述识别结果，判断所述待识别者是否为未成年人。相较于生物信息识别等技术，本技术不需要待检测者主动提供人脸，音频等生物信息，而是隐式地使用待检测者在产品软件上的使用数据，通过数据分析得到用户行为特征，进行精准高效的识别和预测，相比直接使用生物信息、语音文字等，极大地降低了数据伦理风险。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于用户行为特征的未成年人识别方法、装置和设备。

背景技术

现有的基于生物信息的模式识别技术已经很成熟，如人脸检测，人脸识别，声音识别等。基于自然语言处理的语意理解和识别技术也有着广泛的应用。当使用这些技术应用于网络未成年人识别时，往往存在着硬件设备要求高，生物信息获取不便，信息假冒等问题。从数据伦理上讲，基于生物信息或自然语言的技术很容易造成用户隐私泄露，用户偏见等严重数据治理问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种基于用户行为特征的未成年人识别方法、装置和设备，以解决相关技术中的问题。

本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供了一种基于用户行为特征的未成年人识别方法，该方法包括：

1.一种基于用户行为特征的未成年人识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别者的软件使用数据数据集；

预处理所述软件使用数据数据集；

将处理后的软件使用数据数据集输入预设的行为特征识别模型，获取所述识别结果；

基于所述识别结果，判断所述待识别者是否为未成年人。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述识别结果，判断所述待识别者是否为未成年人，包括：

基于所述识别结果和预设的精确度信息模块，进行精确度信息标注；

比较预设的精确度分数和标注的所述精确度信息，判断所述待识别者是否为未成年人。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理所述软件使用数据数据集，包括：

对所述软件使用数据数据集进行异常值处理；

对所述软件使用数据数据集进行数据缩放；

对所述软件使用数据数据集进行缺失值处理；

对所述软件使用数据数据集进行抽象特征处理。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预训练所述预设的行为特征识别模型的方式包括：

获取数据提供者样本和对应的软件使用数据数据集样本；

对软件使用数据进行初步分析，筛选出软件使用数据数据集中与数据提供者是否是未成年人相关的数据，并进行抽取；

基于抽取的数据，构件训练样本；

基于所述训练样本训练预先搭建的模型得到行为特征识别模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：预先搭建的模型为基于lightGBM模型进行建模得到的模型、支持向量机模型或其他神经网络模型。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述精确度信息模块的搭建方式包括：

获取所述行为特征识别模型的识别结果；