[发明专利]属性识别方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种属性识别方法，其特征在于，包括：

获取目标对象的统一资源定位系统URL序列数据；

将所述URL序列数据输入至预设的识别器，得到所述目标对象的目标属性的识别结果；其中，所述识别器提取所述URL序列数据的特征信息，根据所述特征信息对所述URL序列数据进行属性识别；

所述特征信息包括时空特征信息；所述时空特征信息包括：URL访问时间间隔信息、请求访问的兴趣点POI位置信息以及所述目标对象的位置信息中的至少一种。

2.根据权利要求1所述的属性识别方法，其特征在于，所述获取目标对象的统一资源定位系统URL序列数据之前，所述方法包括：

获取样本对象的样本URL序列数据；

根据所述样本URL序列数据，训练得到所述识别器。

3.根据权利要求2所述的属性识别方法，其特征在于，所述根据所述样本URL序列数据，训练得到所述识别器，包括：

对于所述样本URL序列数据中的第一URL序列数据，通过第一识别器提取所述第一URL序列数据的行为特征信息、提取所述第一URL序列数据的时空特征信息以及提取所述第一URL序列数据的上下文特征信息；

确定所述行为特征信息的第一特征向量、所述时空特征信息的第二特征向量、所述上下文特征信息的第三特征向量；

确定第四特征向量，根据所述第四特征向量确定所述第一URL序列数据的第一识别结果；所述第四特征向量为所述第一特征向量、第二特征向量以及第三特征向量拼接后的字符串的特征向量；

确定所述第一识别结果的损失函数值，根据所述损失函数值调整所述第一识别器，得到第二识别器；

通过第二识别器对所述样本URL序列数据中的第二URL序列数据进行识别，至得到满足预设损失函数值要求的所述识别器。

4.根据权利要求3所述的属性识别方法，其特征在于，所述提取所述第一URL序列数据的行为特征信息，包括：

提取所述第一URL序列数据中在第一目标标识符之前的行为序列数据；

提取所述行为序列数据中的行为特征信息。

5.根据权利要求3所述的属性识别方法，其特征在于，所述提取所述第一URL序列数据的时空特征信息，包括：

提取所述第一URL序列数据中在第二目标标识符之后的时空特征信息；其中，所述时空特征信息包括所述URL访问时间间隔信息、所述请求访问的POI位置信息以及所述样本对象的位置信息。

6.根据权利要求5所述的属性识别方法，其特征在于，所述提取所述第一URL序列数据的上下文特征信息，包括：

确定所述第一URL序列数据的每个访问参数的上下文特征信息；所述上下文特征信息包括以下至少一种：出现次数、出现的去重数量以及信息熵。

7.根据权利要求2所述的属性识别方法，其特征在于，所述根据所述样本URL序列数据，训练得到所述识别器，包括：

根据所述样本URL序列数据，通过掩码语言模型训练第三识别器；

获取所述第三识别器的掩码样本中的第一样本数据，获取所述第一样本数据中的辅助参数，对所述第三识别器进行训练，得到第四识别器；

提取所述第一样本数据中的第二样本数据，对所述第四识别器进行训练，得到所述识别器。

8.一种属性识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标对象的统一资源定位系统URL序列数据；

识别模块，用于将所述URL序列数据输入至预设的识别器，得到所述目标对象的目标属性的识别结果；其中，所述识别器提取所述URL序列数据的特征信息，根据所述特征信息对所述URL序列数据进行属性识别；

所述特征信息包括时空特征信息；所述时空特征信息包括：URL访问时间间隔信息、请求访问的兴趣点POI位置信息以及所述目标对象的位置信息中的至少一种。