[发明专利]用户识别方法、装置、存储介质和处理器在审
申请号: | 201910339945.9 | 申请日: | 2019-04-25 |
公开(公告)号: | CN110188796A | 公开(公告)日: | 2019-08-30 |
发明(设计)人: | 李刚毅;文诗奇;李玮巍 | 申请(专利权)人: | 博彦科技股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06F16/906;G06F16/9535 |
代理公司: | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人: | 赵囡囡 |
地址: | 100193 北京市海淀区西*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种用户识别方法、装置、存储介质和处理器。其中,该方法包括:获取用户的多维特征信息;将多维特征信息转换为多维数组,其中,多维数组中的数值处于预定取值区间内;根据预定机器学习模型对多维数组进行分析,识别多维数组对应的用户类型,其中,该预定机器学习模型为通过机器学习对至少一组训练数据进行训练得到的,每组训练数据包括:多维数组和多维数组对应的用户类型。本发明解决了传统机器学习算法在进行用户分类时特征提取困难、不准确,学习效率低下,且容易过拟合的技术问题。 | ||
搜索关键词: | 多维数组 机器学习模型 存储介质 多维特征 训练数据 用户类型 用户识别 处理器 传统机器 机器学习 取值区间 特征提取 信息转换 学习算法 学习效率 用户分类 拟合 分析 | ||
【主权项】:
1.一种用户识别方法,其特征在于,包括:获取用户的多维特征信息;将所述多维特征信息转换为多维数组,其中,所述多维数组中的数值处于预定取值区间内;根据预定机器学习模型对所述多维数组进行分析,识别所述多维数组对应的用户类型,其中,所述预定机器学习模型为通过机器学习对至少一组训练数据进行训练得到的,每组所述训练数据包括:多维数组和多维数组对应的用户类型。
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