[发明专利]对象的识别方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种对象的识别方法，其特征在于，包括：

获取目标对象在第一预设时间范围内的行为信息，其中，所述行为信息至少包括目标对象所停留过的至少一个场景的地理位置信息；

基于所述行为信息、第一存款时间以及目标对象的存款频率，确定第一特征向量，其中，所述第一存款时间表征所述目标对象上次存款的存款时间，所述第一特征向量用于表征所述目标对象的存款特征；

基于所述第一特征向量，识别所述目标对象的对象类型，其中，所述对象类型表征目标对象是否为请求存款时间大于预设时间的对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述行为信息、第一存款时间以及目标对象的存款频率，确定第一特征向量，包括：

基于停留顺序，对多个地理位置信息进行排序，得到目标序列，其中，所述行为信息还包括所述目标对象所停留过的至少一个场景对应的停留顺序；

基于所述目标序列，确定目标对象在多个地理位置信息中的任意两个地理位置信息所对应的位置之间的转移概率，得到多个目标转移概率；

基于所述多个目标转移概率、所述第一存款时间以及所述目标对象的存款频率确定所述第一特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述多个目标转移概率、所述第一存款时间以及所述目标对象的存款频率确定所述第一特征向量，包括：

基于所述多个目标转移概率生成第一目标转移概率矩阵；

对所述第一目标转移概率矩阵进行降维处理，得到第二目标转移概率矩阵；

基于所述第二目标转移概率矩阵、所述第一存款时间以及所述目标对象的存款频率确定所述第一特征向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第二目标转移概率矩阵、所述第一存款时间以及所述目标对象的存款频率确定所述第一特征向量，包括：

对所述第二目标转移概率矩阵、所述第一存款时间以及所述目标对象的存款频率进行归一化处理，得到所述第一特征向量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述第一特征向量，识别所述目标对象的对象类型之前，所述方法还包括：

基于第二特征向量以及历史对象的对象类型构建训练集，其中，所述第二特征向量用于表征所述历史对象的存款特征；

基于所述训练集训练预设模型，得到目标预设模型，其中，所述目标预设模型用于基于所述第一特征向量，识别所述目标对象的对象类型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在基于所述第二特征向量以及历史对象的对象类型构建训练集之前，所述方法还包括：

获取历史对象在第二预设时间范围内的历史行为信息；

基于所述历史行为信息、第二存款时间以及历史对象的存款频率确定所述第二特征向量，其中，第二存款时间表征所述历史对象上次存款的存款时间。

7.一种对象的识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标对象在第一预设时间范围内的行为信息，其中，所述行为信息至少包括目标对象所停留过的至少一个场景的地理位置信息；

确定模块，用于基于所述行为信息、第一存款时间以及目标对象的存款频率，确定第一特征向量，其中，所述第一存款时间表征所述目标对象上次存款的存款时间，所述第一特征向量用于表征所述目标对象的存款特征；

识别模块，用于基于所述第一特征向量，识别所述目标对象的对象类型，其中，所述对象类型表征目标对象是否为请求存款时间大于预设时间的对象。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至6任一项中所述的对象的识别方法。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现用于运行程序，其中，所述程序被设置为运行时执行所述权利要求1至6任一项中所述的对象的识别方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的对象的识别方法。