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。进一步地，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。进一步地，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。进一步地，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。进一步地，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。进一步地，所述样本数据还包括用户对应用的反馈及投诉信息；所述的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，包括：根据所述应用使用者的属性信息和所述用户对应用的反馈及投诉信息，得到所述应用沉迷识别模型的先验知识。进一步地，所述的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，包括：根据所述应用沉迷识别模型的先验知识调整所述目标用户沉迷所述应用的后验概率；将调整后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。本专利技术还提供一种对应用沉迷的识别装置，包括：模型构建模块，用于基于贝叶斯网络构建应用沉迷识别模型；数据获取模块，用于获取目标用户对应用的使用行为数据；沉迷风险计算模块，用于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；判断模块，用于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。进一步地，所述模型构建模块包括：样本获取单元，用于获取多个用户的应用使用行为数据，作为样本数据；数据预处理单元，用于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；模型构建单元，用于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。进一步地，所述沉迷风险计算模块，进一步用于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。通过本专利技术提供的一种对应用沉迷的识别方法和装置，能够带来以下有益效果：1、本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。2、本专利技术通过从客服、电商评论与APP反馈数据等多渠道获取与应用使用相关信息，在贝叶斯网络中引入多维度特征和先验知识，进一步提高了对应用沉迷识别的准确性。附图说明下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对一种对应用沉迷的识别方法和装置的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。图1是本专利技术的一种对应用沉迷的识别方法的一个实施例的流程图；图2是本专利技术的一种对应用沉迷的识别方法的另一个实施例的流程图；图3是图2中一种贝叶斯网络的结构示意图；图4是本专利技术的一种对应用沉迷的识别方法的另一个实施例的流程图；图5是图4中步骤S100的流程图；图6是本专利技术的一种对应用沉迷的识别装置的一个实施例的结构示意图；图7是图6中模型构建模块的一种结构示意图；附图标号说明：100.模型构建模块，200.数据获取模块，300.沉迷风险计算模块，400.判断模块，110.样本获取单元，120.数据预处理单元，130.模型构建单元。具体实施方式为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本专利技术的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本专利技术相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。在本专利技术的一个实施例中，如图1所示，一种对应用沉迷的识别方法，包括：步骤S100基于贝叶斯网络构建应用沉迷识别模型；步骤S200获取目标用户对应用的使用行为数据；步骤S300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；步骤S400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。具体地，贝叶斯网络是一种概率图型模型，适用于表达和分析不确定性和概率性的事件，应用于有条件地依赖多种控制因素的决策，可以从不完全、不精确的知识或信息中做出推理。一个贝叶斯网络是一个有向无环图，由代表变量的节点及连接这些节点的有向边构成。节点代表随机变量，节点间的有向边代表了节点间的互相关系(由父节点指向其子节点)，用条件概率表达关系强度。对于任意的随机变量，其联合概率分布可由各自的局部的条件概率分布相乘得到。借助先验知识，通过给定的样本数据，可建立贝叶斯网络的拓扑结构和节点的条件概率分本文档来自技高网...

【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