一种数据识别方法、装置、设备及可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113946758A(43)申请公布日2022.01.18(21)申请号202010610250.2(22)申请日2020.06.30(71)申请人腾讯科技（深圳）有限公司地址518057广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层(72)发明人陈昊(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司44202代理人熊永强杜维(51)Int.Cl.G06F16/9536(2019.01)G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)G06Q50/00(2012.01)权利要求书4页说明书27页附图9页(54)发明名称一种数据识别方法、装置、设备及可读存储介质(57)摘要本申请实施例公开了一种数据识别方法、装置、设备以及可读存储介质，本申请属于计算机技术领域，方法包括：获取第一用户社交特征与第二用户社交特征；获取第一用户属于建立因素类别的第一类别概率，获取第二用户属于建立因素类别的第二类别概率；根据第一用户社交特征、第二用户社交特征以及第二类别概率，确定第一用户针对建立因素类别的第一类别表示特征，根据第二用户社交特征、第一用户社交特征以及第一类别概率，确定第二用户的第二类别表示特征；将第二类别表示特征向第一类别表示特征传递，得到第一用户的目标类别表示特征；根据目标类别表示特征识别第一用户的社交异常类别。采用本申请，可以提高识别异常用户的准确率。CN113946758ACN113946758A权利要求书1/4页1.一种数据识别方法，其特征在于，包括：获取第一用户的第一用户社交特征，以及第二用户的第二用户社交特征；所述第二用户与所述第一用户具有社交关联关系；获取所述第一用户属于建立因素类别的第一类别概率，获取所述第二用户属于所述建立因素类别的第二类别概率；所述建立因素类别是指建立所述社交关联关系的因素；根据所述第一用户社交特征、所述第二用户社交特征以及所述第二类别概率，确定所述第一用户针对于所述建立因素类别的第一类别表示特征，根据所述第二用户社交特征、所述第一用户社交特征以及所述第一类别概率，确定所述第二用户针对于所述建立因素类别的第二类别表示特征；将所述第二类别表示特征向所述第一类别表示特征进行特征传递，得到所述第一用户针对于所述建立因素类别的目标类别表示特征；根据所述目标类别表示特征，识别所述第一用户的社交异常类别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一用户的第一用户社交特征，以及第二用户的第二用户社交特征，包括：获取第一用户的第一原始用户社交特征，以及第二用户的第二原始用户社交特征；获取所述建立因素类别对应的类别模型参数；根据所述类别模型参数以及所述第一原始用户社交特征，生成第一用户社交特征，根据所述类别模型参数以及所述第二原始用户社交特征，生成第二用户社交特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取第一用户的第一原始用户社交特征，以及第二用户的第二原始用户社交特征，包括：获取所述第一用户的第一用户行为特征、第一用户资产特征以及第一用户标识特征；将所述第一用户行为特征、所述第一用户资产特征以及所述第一用户标识特征进行融合，生成所述第一原始用户社交特征；获取所述第二用户的第二用户行为特征、第二用户资产特征以及第二用户标识特征；将所述第二用户行为特征、所述第二用户资产特征以及所述第二用户标识特征进行融合，生成所述第二原始用户社交特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第二用户属于所述建立因素类别的第二类别概率，包括：获取初始类别概率；根据所述第一用户社交特征、所述初始类别概率以及所述第二用户社交特征，确定所述第一用户针对于所述建立因素类别的初始类别表示特征；获取指数函数，根据所述指数函数、所述第二用户社交特征以及所述初始类别表示特征，生成所述第二类别概率。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一用户社交特征、所述第二用户社交特征以及所述第二类别概率，确定所述第一用户针对于所述建立因素类别的第一类别表示特征，包括：将所述第二用户社交特征与所述第二类别概率进行相乘，得到第一过渡特征；将所述第一用户社交特征与所述第一过渡特征进行相加，根据相加后的结果，确定所述第一用户针对于所述建立因素类别的第一迭代表示特征；2CN113946758A权利要求书2/4页根据所述第一迭代表示特征，确定所述第一类别表示特征。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一迭代表示特征，确定所述第一类别表示特征，包括：获取特征传递函数；通过所述特征传递函数，将所述第二原始用户社交特征向所述第一原始用户社交特征进行传递，得到用户传递特征；根据所述特征传递函