用户分类方法、用户风险行为识别方法、装置及计算机设备.pdf
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相关资料
用户分类方法、用户风险行为识别方法、装置及计算机设备.pdf
本发明实施例涉及互联网技术领域,公开了一种用户分类方法,该方法包括:基于用户所观看的内容,生成用户与用户之间的用户关系图;所述用户关系图以所述用户为节点,用户节点与用户节点之间以观看的共同内容为连接边;根据所述用户关系图,选择中心度最高的用户节点作为一个目标分类的起始节点;所述中心度表征每个用户节点对其它用户节点的聚合力;基于所述起始节点将所述用户关系图中的所述其它用户节点中符合预设条件的节点加入至所述目标分类。本发明实施例实现了对用户的准确分类。
用户行为识别方法及装置、用户定位方法.pdf
本公开涉及行为识别技术领域,具体涉及一种用户行为识别方法及装置、用户定位方法,用户行为识别方法包括:获取所述用户的终端设备采集的人体运动数据;利用滑动窗口对所述人体运动数据进行采样获取所述人体运动数据对应的目标特征向量;根据所述目标特征向量和预训练的行为识别模型确定所述用户的行为类型。本公开实施例的技术方案提升识别难度,降低计算量,且有利用日常生活的行为识别,提升用户体验。
用户行为识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明涉及人工智能,提供一种用户行为识别方法、装置、设备及存储介质。该方法当检测到终端设备启动定位权限时,获取终端设备的定位信息及初始传感器信息,对定位信息及初始传感器信息进行对齐处理,得到多个监测时刻的信息对,根据多个监测时刻及定位信息识别行为状态,基于目标传感器信息及行为状态对预设网络进行训练,得到行为识别模型,存储终端设备的终端类型及行为识别模型至模型数据库中,基于待测设备的设备类型从模型数据库中匹配出目标识别模型,获取待测设备中的待处理传感器信息,基于目标识别模型对待处理传感器信息进行识别处理,能
风险用户识别方法、装置、计算机设备及存储介质.pdf
本发明实施例提供了一种风险用户识别方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法应用于数据处理领域,该方法包括若接收到用户通过终端发送的订单数据,获取所述终端对应的位置数据集;根据预设的第一聚类算法对所述位置数据集进行聚类处理,以得出所述位置数据集聚类处理后所对应的位置数据簇;根据预设的第二聚类算法对所述位置数据簇进行聚类处理,以得出所述位置数据簇聚类处理后所对应的质心;根据所述质心、所述用户对应的预留位置数据以及预设的风险位置数据判断所述用户是否为风险用户;若所述用户为风险用户,将所述用户对应的订单数据确定为
风险用户识别方法、装置、计算机设备及存储介质.pdf
本发明实施例提供了一种风险用户识别方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括:根据预设的时间间隔获取用户终端的位置信息,以生成位置信息队列;判断当前位置信息与预留地址是否匹配;若当前位置信息与预留地址不匹配,判断所述位置信息队列是否满足预设的异常条件;若所述位置信息队列满足预设的异常条件,将所述用户确定为高风险用户。实施本发明实施例,有利于提高风险用户的识别准确度。