【技术实现步骤摘要】
对象识别方法、装置、设备及可读存储介质、程序产品
[0001]本申请涉及大数据技术,尤其涉及一种对象识别方法、装置、设备及可读存储介质、程序产品。
技术介绍
[0002]发生异常现象的目标对象会对资源转移场景带来较大的危害,需要重点管理。在管理之前,首先要能够识别出发生了异常行为的目标对象。相关技术中,大多是通过对不同对象各自的信息进行手动确认,来判断该对象是否为目标对象,实现对象识别。然而,通过对应信息进行手动确认,来确定目标对象时,存在对象识别准确度较低、识别效率较低的问题,最终导致对象识别的智能程度较低。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供一种对象识别方法、装置、设备及可读存储介质、程序产品,能够提高对象识别的智能程度。
[0004]本申请实施例的技术方案是这样实现的:
[0005]本申请实施例提供一种对象识别方法,包括:
[0006]获取待识别对象的对象操作数据、对象资源数据和历史资源转移数据;
[0007]基于所述对象操作数据、所述对象资源数据和所述历史资源转移数据,对所述待识别对象进行异常程度的预测,得到预测结果;
[0008]其中,所述预测结果表征所述待识别对象的资源转移出现异常的可能性,以及所述待识别对象的使用状态出现异常的可能性;
[0009]依据所述预测结果,从所述待识别对象中识别出目标对象。
[0010]本申请实施例提供一种对象识别装置,包括:。
[0011]数据获取模块,用于获取待识别对象的对象操作数据、对 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种对象识别方法,其特征在于,所述对象识别方法包括:获取待识别对象的对象操作数据、对象资源数据和历史资源转移数据;基于所述对象操作数据、所述对象资源数据和所述历史资源转移数据,对所述待识别对象进行异常程度的预测,得到预测结果;其中,所述预测结果表征所述待识别对象的资源转移出现异常的可能性,以及所述待识别对象的使用状态出现异常的可能性;依据所述预测结果,从所述待识别对象中识别出目标对象。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述对象操作数据、所述对象资源数据和所述历史资源转移数据,对所述待识别对象进行异常程度的预测,得到预测结果,包括:依据所述对象资源数据和所述历史资源转移数据,对所述待识别对象进行资源转移异常的概率预测,得到第一概率值;基于所述对象操作数据,对所述待识别对象进行使用状态异常的概率预测,得到第二概率值;依据所述第一概率值和所述第二概率值,确定出所述待识别对象的所述预测结果。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述依据所述对象资源数据和所述历史资源转移数据,对所述待识别对象进行资源转移异常的概率预测,得到第一概率值,包括:从所述历史资源转移数据中确定出所述待识别对象的当前转移异常阶段;利用所述对象资源数据,预测出所述待识别对象从所述当前转移异常阶段切换至下一个转移异常阶段的所述第一概率值;其中,所述对象资源数据至少包括资源收获信息和资源支出信息,所述历史资源转移数据至少包括资源转移行为历史和获取资源行为历史。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述依据所述第一概率值和所述第二概率值,确定出所述待识别对象的所述预测结果,包括:当所述第一概率值大于第一概率阈值时,确定所述待识别对象的第一预测结果为从所述当前转移异常阶段切换至所述下一个转移异常阶段;依据所述第二概率值,以及使用状态的多个状态异常阶段各自的第二概率阈值,从所述多个状态异常阶段中筛选出所述待识别对象的第二预测结果;将所述第一预测结果和所述第二预测结果,整合为所述待识别对象的所述预测结果。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,所述依据所述预测结果,从所述待识别对象中识别出目标对象,包括:依据所述预测结果中的第一预测结果和第二预测结果,从多个异常层级中,筛选出所述待识别对象所对应的匹配异常层级;将所述待识别对象中所述匹配异常层级达到预设异常层级的对象,确定为所述目标对象。6.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,所述依据所述预测结果,从所述待识别对象中识别出目标对象之后,所述方法还包括:依据所述目标对象对应的目标异常层级,针对所述目标对象确定出信息修复方式;采用所述信息修复方式,对所述目标对象进行信息修复,得到目标修复信息。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述信息修复方式包括:基于身份标识进行信息修复;所述对所述目标对象进行信息修复,得到目标修复信息,包括:依据所述目标对象的身份标识,从预设数据库中,挖掘出所述目标对象的关联对象;对所述关联对象的操作频次进行统计,得到所述关联对象的第一活跃度;依据所述目标对象的属性信息,以及所述关联对象的属性信息,计算出所述关联对象与所述目标对象的相似度;将根据所述关联对象的第一活跃度,确定出的所述第一活跃度最高的N个对象的对象信息,以及根据与所述目标对...
【专利技术属性】
技术研发人员:范小龙,黄文,董井然,
申请(专利权)人:腾讯科技深圳有限公司,
类型:发明
国别省市:
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