基于知识图谱的对象识别方法、装置、可读介质和设备制造方法及图纸

本公开涉及一种基于知识图谱的对象识别方法、装置、可读介质和设备，涉及电子信息处理技术领域，该方法包括：根据预先建立的游戏知识图谱，确定用于表征目标游戏的目标游戏向量，和用于表征待识别对象的待识别对象向量，根据待识别对象向量、目标游戏向量和预先训练的识别模型，确定待识别对象与目标游戏的相关度，识别模型为根据用于表征所述目标游戏种子对象的种子对象向量和目标游戏向量训练得到的，种子对象向量根据游戏知识图谱确定，若待识别对象与目标游戏的相关度满足预设条件，确定待识别对象为目标游戏的目标对象。本公开不需要待识别对象与目标游戏之间存在交互行为，就能够有效识别目标对象，提高了对象识别的效率和准确度。率和准确度。率和准确度。

【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的对象识别方法、装置、可读介质和设备


[0001]本公开涉及电子信息处理
，具体地，涉及一种基于知识图谱的对象识别方法、装置、可读介质和设备。

技术介绍

[0002]随着电子信息技术的不断发展，应用市场上出现了各种各样的游戏类应用程序。在游戏运营过程中，会通过投放多媒体内容的方式，来增加游戏的曝光度，从而提高游戏的活跃量。为了提高投放的准确度，通常会在多种投放平台中选择适用于该游戏的目标投放平台，并在目标投放平台上定向投放。现有技术中，存在基于知识图谱来识别目标对象，进行精准投放的方法，然而这种方式需要对象与游戏之间存在交互行为，对于新上架的游戏来说，对象与游戏之间往往不存在交互行为，或者存在很少的交互行为，知识图谱会出现冷启动的问题，导致无法识别目标对象。

技术实现思路

[0003]提供该
技术实现思路
部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该
技术实现思路
部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
[0004]第一方面，本公开提供一种基于知识图谱的对象识别方法，所述方法包括：
[0005]根据预先建立的游戏知识图谱，确定用于表征目标游戏的目标游戏向量，和用于表征待识别对象的待识别对象向量；
[0006]根据所述待识别对象向量、所述目标游戏向量和预先训练的识别模型，确定所述待识别对象与所述目标游戏的相关度，所述识别模型为根据用于表征所述目标游戏种子对象的种子对象向量和所述目标游戏向量训练得到的，所述种子对象向量根据所述游戏知识图谱确定；
[0007]若所述待识别对象与所述目标游戏的相关度满足预设条件，确定所述待识别对象为所述目标游戏的目标对象。
[0008]第二方面，本公开提供一种基于知识图谱的对象识别装置，所述装置包括：
[0009]向量确定模块，用于根据预先建立的游戏知识图谱，确定用于表征目标游戏的目标游戏向量，和用于表征待识别对象的待识别对象向量；
[0010]相关度确定模块，用于根据所述待识别对象向量、所述目标游戏向量和预先训练的识别模型，确定所述待识别对象与所述目标游戏的相关度，所述识别模型为根据用于表征所述目标游戏的种子对象的种子对象向量和所述目标游戏向量训练得到的，所述种子对象向量根据所述游戏知识图谱确定；
[0011]识别模块，用于若所述待识别对象与所述目标游戏的相关度满足预设条件，确定所述待识别对象为所述目标游戏的目标对象。
[0012]第三方面，本公开提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处
理装置执行时实现本公开第一方面所述方法的步骤。
[0013]第四方面，本公开提供一种电子设备，包括：
[0014]存储装置，其上存储有计算机程序；
[0015]处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现本公开第一方面所述方法的步骤。
[0016]通过上述技术方案，本公开首先根据预先建立的游戏知识图谱，确定待识别对象向量和目标游戏向量。之后根据待识别对象向量、目标游戏向量和预先训练的识别模型，确定待识别对象与目标游戏的相关度，其中识别模型为根据用于表征目标游戏的种子对象的种子对象向量和目标游戏向量训练得到的。最后，在待识别对象与目标游戏的相关度满足预设条件的情况下，确定待识别对象为目标游戏的目标对象。本公开通过游戏知识图谱得到用于表征待识别对象和目标游戏的向量，再利用识别模型对向量进行识别，从而确定待识别对象是否为目标对象。不需要待识别对象与目标游戏之间存在交互行为，就能够有效识别目标对象，解决了对象识别的冷启动问题，提高了对象识别的效率和准确度。
[0017]本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0018]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。在附图中：
[0019]图1是根据一示例性实施例示出的一种基于知识图谱的对象识别方法的流程图；
[0020]图2是根据一示例性实施例示出的一种游戏知识图谱的示意图；
[0021]图3是根据一示例性实施例示出的一种训练识别模型的流程图；
[0022]图4是根据一示例性实施例示出的另一种训练识别模型的流程图；
[0023]图5是根据一示例性实施例示出的一种识别模型的示意图；
[0024]图6是根据一示例性实施例示出的一种建立游戏知识图谱的流程图；
[0025]图7是根据一示例性实施例示出的另一种建立游戏知识图谱的流程图；
[0026]图8是根据一示例性实施例示出的另一种基于知识图谱的对象识别方法的流程图；
[0027]图9是根据一示例性实施例示出的一种对象游戏图谱的示意图；
[0028]图10是根据一示例性实施例示出的一种基于知识图谱的对象识别装置的框图；
[0029]图11是根据一示例性实施例示出的另一种基于知识图谱的对象识别装置的框图；
[0030]图12是根据一示例性实施例示出的另一种基于知识图谱的对象识别装置的框图；
[0031]图13是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
[0032]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0033]应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
[0034]本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
[0035]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
[0036]需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
[0037]本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
[0038]图1是根据一示例性本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的对象识别方法，其特征在于，所述方法包括：根据预先建立的游戏知识图谱，确定用于表征目标游戏的目标游戏向量，和用于表征待识别对象的待识别对象向量；根据所述待识别对象向量、所述目标游戏向量和预先训练的识别模型，确定所述待识别对象与所述目标游戏的相关度，所述识别模型为根据用于表征所述目标游戏种子对象的种子对象向量和所述目标游戏向量训练得到的，所述种子对象向量根据所述游戏知识图谱确定；若所述待识别对象与所述目标游戏的相关度满足预设条件，确定所述待识别对象为所述目标游戏的目标对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别对象向量、所述目标游戏向量和预先训练的识别模型，确定所述待识别对象与所述目标游戏的相关度，包括：将所述待识别对象向量、所述目标游戏向量和所述待识别对象的对象特征，输入所述识别模型，以得到所述识别模型输出的所述待识别对象与所述目标游戏的相关度，所述对象特征根据所述待识别对象的对象信息确定。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述游戏知识图谱包括多个节点和至少一个边，所述多个节点包括：对象节点、游戏节点和内容节点；每个边用于表征该边两端的两个节点之间具有关联。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对象节点包括多个样本对象对应的对象节点，所述样本对象包括正样本对象和负样本对象，所述正样本对象包括所述种子对象；所述方法还包括：针对所述目标游戏训练所述识别模型；所述针对所述目标游戏训练所述识别模型，包括：获取样本输入集，所述样本输入集包括：每个所述样本对象对应的样本输入，所述样本输入包括：根据所述游戏知识图谱确定的，用于表征该样本对象的对象向量和所述目标游戏向量；获取样本输出集，所述样本输出集中包括与每个所述样本输入对应的样本输出，每个所述样本输出包括对应的所述样本对象的真实识别结果；将所述样本输入集作为所述识别模型的输入，将所述样本输出集作为所述识别模型的输出，以训练所述识别模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述正样本对象还包括扩展对象，所述扩展对象是通过以下方式确定的：根据用于表征其他游戏的其他游戏向量与所述目标游戏向量，确定所述其他游戏与所述目标游戏的相关度，所述其他游戏为除所述目标游戏之外的游戏，所述其他游戏向量根据所述游戏知识图谱确定；将与所述目标游戏的相关度大于或等于预设的相关度阈值的所述其他游戏，作为所述目标游戏对应的相关游戏；将所述相关游戏的活跃对象作为所述扩展对象。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述样本输入集作为所述识别模型的输入，将所述样本输出集作为所述识别模型的输出，以训练所述识别模型，包括：按照预设的聚类算法对所述样本输入集进行聚类，以得到多组样本输入子集，每组所
述样本输入子集对应一组样本输出子集；针对每组所述样本输入子集，将该组样本输入子集输入所述识别模型中包括的，该组样本输入子集对应的识别子模型，并将该组样本输入子集对应的样本输出子集，作为该组样本输入子集对应的识别子模型的输出，以训练该组样本输入子集对应的识别子模型；所述识别模型的输出，根据每组所述样本输入子集对应的识别子模型的输出确定。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，每组所述样本输入子集对应的识别子模型，为树集成模型，包括多个树模型；所述将该组样本输入子集输入所述识别模型中包括的，该组样本输入子集对应的识别子模型，并将该组样本输入子集对应的样本输出子集，作为该组样本输入子集对应的识别子模型的输出，以训练该组样本输入子集对应的识别子模型，包括：针对每个所述树模型，对该组样本输入子集进行随机采样，以得到采样输入子集，所述采样输入子集包括的所述样本输入的数量，小于该组样本输入子集包括的所述样本输入的数量；对所述采样输入子集中包括的每个所述样本输入进行随机采样，以得到该样本输入对应的采样样本输入，所述采样样本输入属于该样本输入；将所述采样输入子集中包括的每个所述样本输入对应的采样样本输入作为该树模型的输入，将所述采样输入子集中包括的每个所述样本输入对应的所述样...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘江冬，钟黎，易坤，
申请(专利权)人：北京字节跳动网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：