一种信息处理方法及装置、存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种信息处理方法及装置、存储介质，包括在获取到目标对象的多个参数信息和目标对象的历史数量信息的情况下，根据多个参数信息和历史数量信息，确定多个参数信息对应的多个初始权重值；将多个初始权重值输入层次分析模型，得到多个权重值；将多个权重值输入预设卷积神经网络模型，得到目标对象对应的类别标签，并基于类别标签对应的处理方式处理目标对象，卷积神经网络模型中的每个处理层的权重值是基于当前处理层和下一层的参数得到的。参数得到的。参数得到的。

【技术实现步骤摘要】
一种信息处理方法及装置、存储介质


[0001]本专利技术涉及分类
，尤其涉及一种信息处理方法及装置、存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的不断发展，用户可以通过互联网技术来获取其他区域的目标对象，以提高用户获取目标对象时的便利性。
[0003]在现有技术中，在用户利用互联网获取目标对象的过程中，互联网会记录目标对象的获取记录，如目标对象的获取数量信息、品牌、型号、尺寸等信息。人工可以根据目标对象的获取数量信息、品牌、型号、尺寸等信息对目标对象进行分类，以确定出目标对象的类别标签，由于人工无法对类别标签的临界点划分进行具体量化，是直接根据人工的经验来确定目标对象的分类标签，如此，降低了对目标对象进行分类时的准确性。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本专利技术实施例期望提供一种信息处理方法及装置、存储介质，能够提高信息处理装置对目标对象进行分类时的准确性。
[0005]本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0006]本申请实施例提供一种信息处理方法，包括：<br/>[0007]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：在获取到目标对象的多个参数信息和目标对象的历史数量信息的情况下，根据所述多个参数信息和所述历史数量信息，确定所述多个参数信息对应的多个初始权重值；将所述多个初始权重值输入层次分析模型，得到多个权重值；将所述多个权重值输入预设卷积神经网络模型，得到所述目标对象对应的类别标签，并基于所述类别标签对应的处理方式处理所述目标对象，所述预设卷积神经网络模型中的每个处理层的权重值是基于当前处理层和下一层的参数得到的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个权重值输入预设卷积神经网络模型，得到所述目标对象对应的类别标签，包括：将所述多个权重值输入预设卷积神经网络模型中，并利用所述预设卷积神经网络模型预测所述目标对象的处理数量；根据所述处理数量，确定所述类别标签。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个权重值输入预设卷积神经网络模型，得到所述目标对象对应的类别标签之前，所述方法还包括：获取初始卷积神经网络模型的当前处理层的初始权重、当前处理层学习率、下一层学习率、当前处理层激活函数值和下一层激活函数值；利用所述当前处理层学习率、所述下一层学习率、所述当前处理层激活函数值和所述下一层激活函数值对所述初始权重进行更新，得到更新权重；根据所述更新后权重，得到所述预设卷积神经网络模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个初始权重值输入层次分析模型，得到多个权重值，包括：根据所述多个初始权重值，确定初始矩阵；确定所述初始矩阵中每一个元素的对数，得到反对称矩阵；根据三标度规则对比所述反对称矩阵中任两个元素之间的重要性，得到比较矩阵；确定所述比较矩阵的最优传递矩阵，并根据所述最优传递矩阵，得到所述多个权重值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个参数信息和所述历史数量信息，确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋权，
申请(专利权)人：北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：