[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

说明书

本发明公开了一种对象的识别方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。涉及人工智能领域，该方法包括：获取目标对象在第一预设时间范围内的行为信息，其中，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，第一存款时间表征目标对象上次存款的存款时间，第一特征向量用于表征目标对象的存款特征；基于第一特征向量，识别目标对象的对象类型，其中，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。本发明解决了现有技术中相关方法识别客户类型的识别准确度低的技术问题。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种对象的识别方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。

背景技术

在目前的国际经济形势下，相关金融机构(如：银行等)需要出售更多的长期存款来提高金融储备。客户的长期存款对银行而言十分重要，了解客户特点是银行增加产品销售的关键。因此，相关人员开始用统计策略识别银行长期存款的潜在用户。

近年来，科学家们发现通过变量数据分析、特征选择和机器学习技术，可以对客户特征和能够影响客户决策的变量进行分析，来识别不同类的消费者，从而确定客户类型，如：客户是否会进行长期存款。然而，现有技术中相关方法在识别客户类型的过程中，存在识别准确度低的问题。

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对象的识别方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，以至少解决现有技术中相关方法识别客户类型的识别准确度低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种对象的识别方法，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，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，第一存款时间表征目标对象上次存款的存款时间，第一特征向量用于表征目标对象的存款特征；基于第一特征向量，识别目标对象的对象类型，其中，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。

进一步地，对象的识别方法还包括：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，行为信息还包括目标对象所停留过的至少一个场景对应的停留顺序；基于目标序列，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；基于多个目标转移概率、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。

进一步地，对象的识别方法还包括：基于多个目标转移概率生成第一目标转移概率矩阵；对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；基于第二目标转移概率矩阵、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。

进一步地，对象的识别方法还包括：对第二目标转移概率矩阵、第一存款时间以及目标对象的存款频率进行归一化处理，得到第一特征向量。

进一步地，对象的识别方法还包括：在基于第一特征向量，识别目标对象的对象类型之前，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，第二特征向量用于表征历史对象的存款特征；基于训练集训练预设模型，得到目标预设模型，其中，目标预设模型用于基于第一特征向量，识别目标对象的对象类型。

进一步地，对象的识别方法还包括：在基于第二特征向量以及历史对象的对象类型构建训练集之前，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第二特征向量，其中，第二存款时间表征历史对象上次存款的存款时间。