一种对应用沉迷的识别方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种对应用沉迷的识别方法和装置，包括：基于贝叶斯网络构建应用沉迷识别模型；获取目标用户对应用的使用行为数据；根据所述使用行为数据和所述应用沉迷识别模型，得到所述目标用户对所述应用的沉迷风险指数；根据所述沉迷风险指数判断所述目标用户是否沉迷所述应用。本发明专利技术通过将贝叶斯网络技术应用于应用沉迷识别，利用先验概率和后验概率得到可信度更高的沉迷风险指数，从而提高了对应用沉迷识别的准确性。

A recognition method and device for application addiction

【技术实现步骤摘要】
一种对应用沉迷的识别方法和装置
本专利技术涉及计算机
，尤指一种对应用沉迷的识别方法和装置。
技术介绍
随着智能设备(比如智能手表、学习平板等)的广泛应用及其推出的功能的日益全面(比如，电话、微信、照片、音乐、教育、游戏等各种应用功能)，孩子们能享受智能设备所带来的各种好处，但另一方面，由于孩子的自控力有限，一些应用，比如网络游戏、视频、社交软件，很容易让孩子沉迷其中，对孩子的心智发育造成一定影响，同时影响正常的学习。目前对应用的沉迷识别主要集中于游戏领域，且主要考虑累计使用时长、年龄、用户类型(如工作人群、学生等)、充值金额等，其判定过程过于简单且不充分，比如，连续游戏超过3小时则认为用户对该游戏应用沉迷。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种对应用沉迷的识别方法和装置，用于解决现有技术中对用户沉迷应用的识别过于简单粗暴的问题。本专利技术提供的技术方案如下：一种对应用沉迷的识别方法，包括：基于贝叶斯网络构建应用沉迷识别模型；获取目标用户对应用的使用行为数据；根据所述使用行为数据和所述应用沉本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对应用沉迷的识别方法，其特征在于，包括：/n基于贝叶斯网络构建应用沉迷识别模型；/n获取目标用户对应用的使用行为数据；/n根据所述使用行为数据和所述应用沉迷识别模型，得到所述目标用户对所述应用的沉迷风险指数；/n根据所述沉迷风险指数判断所述目标用户是否沉迷所述应用。/n

【技术特征摘要】
1.一种对应用沉迷的识别方法，其特征在于，包括：
基于贝叶斯网络构建应用沉迷识别模型；
获取目标用户对应用的使用行为数据；
根据所述使用行为数据和所述应用沉迷识别模型，得到所述目标用户对所述应用的沉迷风险指数；
根据所述沉迷风险指数判断所述目标用户是否沉迷所述应用。


2.根据权利要求1所述的对应用沉迷的识别方法，其特征在于：
所述贝叶斯网络的节点包括以下至少两种特征：累计使用时间长、应用启动次数多、敏感时间使用、使用敏感应用、应用的耗电占比大、是否为管控应用。


3.根据权利要求2所述的对应用沉迷的识别方法，其特征在于，所述基于贝叶斯网络构建应用沉迷识别模型包括：
获取多个用户的应用使用行为数据，作为样本数据；
从所述样本数据中提取所述贝叶斯网络节点对应的特征样本数据；
对每种特征样本数据进行归一化处理；
根据各个维度归一化的特征样本数据确定所述贝叶斯网络的结构和参数。


4.根据权利要求3所述的对应用沉迷的识别方法，其特征在于，所述的根据所述使用行为数据和所述应用沉迷识别模型，得到所述目标用户对所述应用的沉迷风险指数，包括：
根据所述使用行为数据，获取所述目标用户已发生的节点特征；
根据所述已发生的节点特征和所述应用沉迷识别模型中的先验概率，计算所述目标用户沉迷所述应用的后验概率；
将所述目标用户沉迷所述应用的后验概率作为所述目标用户对所述应用的沉迷风险指数。


5.根据权利要求4所述的对应用沉迷的识别方法，其特征在于：
所述样本数据还包括应用使用者的属性信息；
根据所述应用使用者的属性信息，得到所述应用沉迷识别模型的先验知识。


6.根据权利要求5所述的对应用沉迷的识别方法，其特征在于：
所述样本数据还包括用户对应用的反馈及投诉...

【专利技术属性】
技术研发人员：马胡双，张春雨，徐潜，
申请(专利权)人：广东小天才科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44