一种网络运营信息的分类方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供了一种网络运营信息的分类方法及系统，通过深度分类模型，分别提取各第一网络运营信息的网络运营标签分类特征以及各第二网络运营信息的网络运营标签分类特征，分别将每个第二网络运营信息作为目标网络运营信息，计算其网络运营标签分类特征与各第一网络运营信息的网络运营标签分类特征的特征相关度，进一步确定各第二网络运营信息的关联时序特征信息，由此对第二网络运营信息进行筛选，筛选出的第二网络运营信息和第一网络运营信息共同用于模型训练，能够提高网络运营信息的分类的准确性。信息的分类的准确性。信息的分类的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种网络运营信息的分类方法及系统


[0001]本专利技术涉及计算机
，具体而言，涉及一种网络运营信息的分类方法及系统。

技术介绍

[0002]如何提高网络运营信息的分类的准确性，是本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种网络运营信息的分类方法及系统，能够提高网络运营信息的分类的准确性。
[0004]根据本专利技术实施例的一个方面，提供一种网络运营信息的分类方法，所述方法包括：获取网络运营信息清单；所述网络运营信息清单包括第一网络运营信息和第二网络运营信息；所述第一网络运营信息的数量和所述第二网络运营信息的数量均多于一个；通过深度分类模型，分别提取各所述第一网络运营信息的网络运营标签分类特征以及各所述第二网络运营信息的网络运营标签分类特征； 其中，所述深度分类模型根据所述第一网络运营信息无监督学习得到；分别将每个第二网络运营信息作为目标网络运营信息，计算所述目标网络运营信息的网络运营标签分类特征与各第一网络运营信息的网络运营标签分类特征的特征相关度，将所述特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网络运营信息的分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取网络运营信息清单；所述网络运营信息清单包括第一网络运营信息和第二网络运营信息；所述第一网络运营信息的数量和所述第二网络运营信息的数量均多于一个；通过深度分类模型，分别提取各所述第一网络运营信息的网络运营标签分类特征以及各所述第二网络运营信息的网络运营标签分类特征； 其中，所述深度分类模型根据所述第一网络运营信息无监督学习得到；分别将每个第二网络运营信息作为目标网络运营信息，计算所述目标网络运营信息的网络运营标签分类特征与各第一网络运营信息的网络运营标签分类特征的特征相关度，将所述特征相关度作为分类参考参数，得到所述目标网络运营信息相应的分类参考强度特征；所述分类参考强度特征的维度指标与所述第一网络运营信息的数量相同；所述分类参考强度特征的分类参考强度与第二网络运营信息的频繁访问等级成反比；根据各所述第二网络运营信息之间在网络运营标签分类特征上的特征相关度，确定各所述第二网络运营信息的关联时序特征信息；或者，分别将每个第二网络运营信息作为目标网络运营信息，计算所述目标网络运营信息的频繁访问特征向量与各第二网络运营信息的频繁访问特征向量之间的特征相关度，根据所述特征相关度确定分类参考参数，得到所述目标网络运营信息相应的关联时序特征信息向量；所述关联时序特征信息向量的维度指标与所述第二网络运营信息的数量相同；所述关联时序特征信息向量的分类参考强度与第二网络运营信息的频繁访问等级成正比；基于所述第二网络运营信息的频繁访问特征向量和关联时序特征信息，对所述第二网络运营信息进行筛选，筛选出的第二网络运营信息和所述第一网络运营信息共同用于模型训练。2.一种网络运营信息的分类系统，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王提领，
申请(专利权)人：苏州吉号网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：