群组类型识别方法、装置、计算机设备及介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种群组类型识别方法、装置、计算机设备及介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取第一目标图的第一图结构特征和所述第一目标图中多个第一用户节点的第一用户特征；对所述第一图结构特征和多个第一用户特征进行处理，得到所述第一目标图中每个第一用户节点对应的注意力参数；根据得到的多个注意力参数，从所述多个第一用户节点中选取出多个第二用户节点；对所述多个第二用户节点的第一用户特征和第二目标图的第二图结构特征进行识别，得到所述目标群组的群组类型。该方法根据筛选出的重要的用户节点的用户特征和图结构特征来对目标群组进行识别，提高了识别准确率。识别准确率。识别准确率。

Group type identification method, device, computer equipment and medium

【技术实现步骤摘要】
群组类型识别方法、装置、计算机设备及介质


[0001]本申请实施例涉及计算机
，特别涉及一种群组类型识别方法、装置、计算机设备及介质。

技术介绍

[0002]随着计算机技术和即时通信应用的发展，能够基于即时通信应用建立多种类型的群组，例如家庭群、工作群、美食群等类型的群组，如何对群组类型进行识别，已成为亟待解决的技术问题。
[0003]相关技术中，根据获取的群组中的多个用户标识对应的用户信息，来确定该群组的类型。其中，用户信息包括用户头像、用户标签、年龄、性别等信息。但是，这种根据用户信息来确定群组类型的方式，数据量较少，确定的群组类型准确率较低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种群组类型识别方法、装置、计算机设备及介质，提高了群组类型的识别准确率。所述技术方案如下：
[0005]一方面，提供了一种群组类型识别方法，所述方法包括：
[0006]获取第一目标图的第一图结构特征和所述第一目标图中多个第一用户节点的第一用户特征，所述第一用户节点为所述目标群组中的用户标识对应的节点，所述第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种群组类型识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一目标图的第一图结构特征和所述第一目标图中多个第一用户节点的第一用户特征，所述第一用户节点为所述目标群组中的用户标识对应的节点，所述第一目标图为根据所述多个第一用户节点之间的关联关系构建的；对所述第一图结构特征和多个第一用户特征进行处理，得到所述第一目标图中每个第一用户节点对应的注意力参数，所述注意力参数用于表示所述第一用户节点在所述第一目标图中的重要程度；根据得到的多个注意力参数，从所述多个第一用户节点中选取出多个第二用户节点，所述多个第二用户节点对应的注意力参数大于其他第一用户节点对应的注意力参数；对所述多个第二用户节点的第一用户特征和第二目标图的第二图结构特征进行识别，得到所述目标群组的群组类型，所述第二目标图为根据所述多个第二用户节点之间的关联关系构建的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据得到的多个注意力参数，从所述多个第一用户节点中选取出多个第二用户节点之后，所述方法还包括：根据所述第二图结构特征，对所述多个第二用户节点的第一用户特征进行调整，得到所述多个第二用户节点的第二用户特征；对所述第二图结构特征和多个第二用户特征进行处理，得到所述第二目标图中每个第二用户节点的注意力参数；根据得到的多个注意力参数，从所述多个第二用户节点中选取出多个第三用户节点，所述多个第三用户节点对应的注意力参数大于其他第二用户节点对应的注意力参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多个第二用户节点的第一用户特征和第二目标图的第二图结构特征进行识别，得到所述目标群组的群组类型，包括：对所述多个第二用户节点的第一用户特征、所述第二图结构特征、所述多个第三用户节点的第二用户特征和第三目标图的第三图结构特征进行识别，得到所述目标群组的群组类型，所述第三目标图为根据所述多个第三用户节点之间的关联关系构建的。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述多个第二用户节点的第一用户特征、所述第二图结构特征、所述多个第三用户节点的第二用户特征和第三目标图的第三图结构特征进行识别，得到所述目标群组的群组类型，包括：对所述多个第二用户节点的第一用户特征和所述第二图结构特征进行融合，得到第一融合特征；对所述多个第三用户节点的第二用户特征和所述第三图结构特征进行融合，得到第二融合特征；对所述第一融合特征和所述第二融合特征进行识别，得到所述目标群组的群组类型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述多个第二用户节点的第一用户特征和所述第二图结构特征进行融合，得到第一融合特征，包括：根据所述第二用户节点的数量，对所述多个第二用户节点的第一用户特征和所述第二图结构特征进行求平均处理，得到所述多个第二用户节点对应的平均用户特征；将所述平均用户特征与所述多个第二用户节点的第一用户特征中的最大用户特征进行拼接，得到所述第一融合特征。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第一融合特征和所述第二融合特征进行识别，得到所述目标群组的群组类型，包括：对所述第一融合特征和所述第二融合特征进行拼接，得到所述目标群组对应的拼接特征；对所述拼接特征进行识别，得到所述目标群组的群组类型。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，群组类型识别模型包括第一注意力网络、第一筛选网络和识别网络，所述对所述第一图结构特征和多个第一用户特征进行处理，得到所述第一目标图中每个第一用户节点对应的注意力参数，包括：调用所述第一注意力网络，对所述第一图结构特征和所述多个第一用户特征进行处理，得到所述第一目标图中每个第一用户节点对应的注意力参数；所述根据得到的多个注意力参数，从所述多个第一用户节点中选取出多个第二用户节点，包括：调用所述第一筛选网络，根据得到的多个注意力参数，从所述多个第一用户节点中选取出所述多个第二用户节点；所述对所述多个第二用户节点的第一用户特征和第二目标图的第二图结构特征进行识别，得到所述目标群组的群组类型，包括：调用所述识别网络，对所述多个第二用户节点的第一用户特征和所述第二图结构特征进行识别，得到所述目标群组的群组类型。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述群组类型识别模型还包括第一卷积网络、第二注意力网络和第二筛选网络，所述调用所述第一筛选网络，根据得到的多个注意力参数，从...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈昊，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：