基于行为反馈数据的对象状态识别方法、装置及设备制造方法及图纸

本申请提供一种基于行为反馈数据的对象状态识别方法、装置及设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及对象在移动支付中的状态识别，以提升对对象状态进行识别的准确度。该方法包括：获取待识别对象在目标业务中的各个行为反馈数据，分别对各个行为反馈数据是否包含目标信息进行识别，并确定各个行为反馈数据各自对应的识别结果，基于各个行为反馈数据各自对应的识别结果，确定待识别对象在目标业务中的对象状态是否异常，其中，行为反馈数据是使用目标业务的账户针对待识别对象在目标业务中执行的业务行为触发的，目标信息表征业务行为不满足目标业务关联的行为约定信息。该方法能够提升对对象在目标业务中的对象状态是否异常进行识别的准确度。进行识别的准确度。进行识别的准确度。

【技术实现步骤摘要】
基于行为反馈数据的对象状态识别方法、装置及设备


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种基于行为反馈数据的对象状态识别方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的发展，移动支付已经成为人们生活中的一部分，目前在对移动支付中异常状态的对象进行识别的过程中，常根据用户针对上述对象在目标业务中的投诉内容，直接针对上述对象在上述目标业务中的对象状态是否异常进行评判，但用户的投诉内容具有很强的主观性，其投诉内容中的信息的真实程度不可靠，直接根据用户的投诉数据，识别对象的对象状态是否异常的准确度低，因此，如何提升对对象的对象状态进行识别的准确度是值得考虑的问题。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提一种基于行为反馈数据的对象状态识别方法、装置及设备，用于提升对对象的对象状态是否异常的准确度。
[0004]本申请第一方面，提供一种基于行为反馈数据的对象状态识别方法，包括：
[0005]获取待识别对象在目标业务中的各个行为反馈数据；其中，所述行为反馈数据是使用所述目标业务的账户，针对所述待识别对象在所述目标业务中执行的业务行为触发的；
[0006]分别对所述各个行为反馈数据是否包含目标信息进行识别，并确定所述各个行为反馈数据各自对应的识别结果，所述目标信息表征所述业务行为不满足所述目标业务关联的行为约定信息；
[0007]基于所述各个行为反馈数据各自对应的识别结果，确定所述待识别对象在所述目标业务中的对象状态是否异常。
[0008]在一种可能的实现方式中，所述对象属性信息包括如下至少一种信息：
[0009]待识别对象的电子资源的转移信息；
[0010]待识别对象对应的欺诈风险信息，所述欺诈风险信息表征所述待识别对象存在网络欺诈行为的可疑程度；
[0011]异常业务行为关联的行为信息，所述异常业务行为包括包含所述目标信息的行为反馈数据关联的业务行为。
[0012]在一种可能的实现方式中，所述对象属性信息包括所述异常业务行为关联的行为信息，所述行为信息包括如下至少一种信息：
[0013]所述异常业务行为关联的电子资源值；
[0014]所述异常业务行为关联的账户；
[0015]所述异常业务行为关联的业务对象；
[0016]所述异常业务行为的触发时间信息。
[0017]本申请第二方面，提供一种基于行为反馈数据的对象状态识别装置，包括：
[0018]数据获取单元，用于获取待识别对象在目标业务中的各个行为反馈数据；其中，所述行为反馈数据是使用所述目标业务的账户，针对所述待识别对象在所述目标业务中执行的业务行为触发的；
[0019]第一识别单元，用于分别对所述各个行为反馈数据是否包含目标信息进行识别，并确定所述各个行为反馈数据各自对应的识别结果，所述目标信息表征所述业务行为不满足所述目标业务关联的行为约定信息；
[0020]第二识别单元，用于基于所述各个行为反馈数据各自对应的识别结果，确定所述待识别对象在所述目标业务中的对象状态是否异常。
[0021]在一种可能的实现方式中，所述第一识别单元具体用于：针对所述各个行为反馈数据，分别执行如下操作：
[0022]根据所述各个行为反馈数据中一个行为反馈数据包含的各个词语的上下文信息，提取所述一个行为反馈数据对应的待处理文本特征；基于所述待处理文本特征，对所述一个行为反馈数据是否包含所述目标信息进行识别，确定所述一个行为反馈数据对应的识别结果。
[0023]在一种可能的实现方式中，所述第一识别单元具体用于：
[0024]将所述一个行为反馈数据输入已训练的数据分类模型；
[0025]基于所述数据分类模型中的语言学习子模型，对所述一个行为反馈数据包含的各个词语的上下文信息进行特征提取，获得所述一个行为反馈数据对应的待处理文本特征；其中，所述语言学习子模型是将所述目标业务中的历史行为反馈数据作为训练样本，基于所述训练样本包含的各个词语的上下文信息进行训练得到的；
[0026]所述第二识别单元具体用于：基于所述数据分类模型中的数据预测子模型已学习的第一关联度，预测所述待处理文本特征和第一识别信息之间的第二关联度，基于所述第二关联度确定所述一个行为反馈数据对应的识别结果，所述第一识别信息表征行为反馈数据包含所述目标信息，所述第一关联度是基于历史行为反馈数据对应的历史文本特征和所述第一识别信息之间的关联程度确定的。
[0027]在一种可能的实现方式中，所述第一识别单元具体用于：若所述第二关联度大于第一设定阈值，则确定所述一个行为反馈数据对应的识别结果为所述一个行为反馈数据中包含所述目标信息；若所述第二关联度不大于第一设定阈值，则确定所述一个行为反馈数据对应的识别结果为所述一个行为反馈数据中不包含所述目标信息。
[0028]在一种可能的实现方式中，所述第二识别单元具体用于：
[0029]基于所述各个行为反馈数据各自对应的识别结果中的第一识别信息，确定所述待识别对象对应的反馈有效信息，所述第一识别信息用于表征行为反馈数据中包含所述目标信息；
[0030]获取所述待识别对象关联的对象属性信息；
[0031]基于所述反馈有效信息和所述对象属性信息，确定所述待识别对象在所述目标业务中的对象状态是否异常。
[0032]在一种可能的实现方式中，所述反馈有效信息包括如下一种或任意组合：所述各个行为反馈数据各自对应的识别结果中的第一识别信息的数量；所述各个行为反馈数据各
自对应的识别结果中，所述第一识别信息的数量与所述各个行为反馈数据的总数量的比值。
[0033]在一种可能的实现方式中，所述第二识别单元具体用于：基于所述目标评分卡模型，对所述反馈有效信息和所述对象属性信息进行处理，得到所述待识别对象针对所述目标业务的目标行为评估值；基于所述目标行为评估值，确定所述待识别对象在所述目标业务中的对象状态是否异常。
[0034]在一种可能的实现方式中，所述第二识别单元还用于：基于所述目标评分卡模型，对所述反馈有效信息和所述对象属性信息进行处理，得到所述待识别对象针对所述目标业务的目标行为评估值之前，确定所述待识别对象的对象类型；从所述目标业务关联的目标评分卡模型集合中，获取与所述对象类型对应的目标评分卡模型。
[0035]在一种可能的实现方式中，所述第二识别单元具体用于：
[0036]若确定所述目标行为评估值低于评估值阈值，则确定所述待识别对象是异常对象；其中，所述异常对象包括在所述目标业务中的对象状态是异常状态的对象，行为评估值与对象在所述目标业务中的对象状态是异常状态的可疑程度呈负相关；或
[0037]根据至少一个对象异常等级映射的行为评估值范围，确定所述目标行为评估值归属的行为评估值范围，并将确定的行为评估值范围映射的对象异常等级，确定为所述待识别对象对应的对象异常等级；其中，所述对象异常等级是根据对象在所述目标业务中的对象状态是异常状态的可疑程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于行为反馈数据的对象状态识别方法，其特征在于，包括：获取待识别对象在目标业务中的各个行为反馈数据；其中，所述行为反馈数据是使用所述目标业务的账户，针对所述待识别对象在所述目标业务中执行的业务行为触发的；分别对所述各个行为反馈数据是否包含目标信息进行识别，并确定所述各个行为反馈数据各自对应的识别结果，所述目标信息表征所述业务行为不满足所述目标业务关联的行为约定信息；基于所述各个行为反馈数据各自对应的识别结果，确定所述待识别对象在所述目标业务中的对象状态是否异常。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对所述各个行为反馈数据是否包含目标信息进行识别，并确定所述各个行为反馈数据各自对应的识别结果，包括：针对所述各个行为反馈数据，分别执行如下操作：根据所述各个行为反馈数据中一个行为反馈数据包含的各个词语的上下文信息，提取所述一个行为反馈数据对应的待处理文本特征；基于所述待处理文本特征，对所述一个行为反馈数据是否包含所述目标信息进行识别，确定所述一个行为反馈数据对应的识别结果。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个行为反馈数据中一个行为反馈数据包含的各个词语的上下文信息，提取所述一个行为反馈数据对应的待处理文本特征，包括：将所述一个行为反馈数据输入已训练的数据分类模型；基于所述数据分类模型中的语言学习子模型，对所述一个行为反馈数据包含的各个词语的上下文信息进行特征提取，获得所述一个行为反馈数据对应的待处理文本特征；其中，所述语言学习子模型是将所述目标业务中的历史行为反馈数据作为训练样本，基于所述训练样本包含的各个词语的上下文信息进行训练得到的；所述基于所述待处理文本特征，对所述一个行为反馈数据是否包含所述目标信息进行识别，确定所述一个行为反馈数据对应的识别结果，包括：基于所述数据分类模型中的数据预测子模型已学习的第一关联度，预测所述待处理文本特征和第一识别信息之间的第二关联度，基于所述第二关联度确定所述一个行为反馈数据对应的识别结果，所述第一识别信息表征行为反馈数据包含所述目标信息，所述第一关联度是基于历史行为反馈数据对应的历史文本特征和所述第一识别信息之间的关联程度确定的。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二关联度确定所述一个行为反馈数据对应的识别结果，包括：若所述第二关联度大于第一设定阈值，则确定所述一个行为反馈数据对应的识别结果为所述一个行为反馈数据中包含所述目标信息；若所述第二关联度不大于第一设定阈值，则确定所述一个行为反馈数据对应的识别结果为所述一个行为反馈数据中不包含所述目标信息。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个行为反馈数据各自对应的识别结果，确定所述待识别对象在所述目标业务中的对象状态是否异常，包括：基于所述各个行为反馈数据各自对应的识别结果中的第一识别信息，确定所述待识别
对象对应的反馈有效信息，所述第一识别信息用于表征行为反馈数据中包含所述目标信息；获取所述待识别对象关联的对象属性信息；基于所述反馈有效信息和所述对象属性信息，确定所述待识别对象在所述目标业务中的对象状态是否异常。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述反馈有效信息包括如下一种或任意组合：所述各个行为反馈数据各自对应的识别结果中的第一识别信息的数量；所述各个行为反馈数据各自对应的识别结果中，所述第一识别信息的数量与所述各个行为反馈数据的总数量的比值。7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述反馈有效信息和所述对象属性信息，确定所述待识别对象在所述目标业务中的对象状态是否异常，包括：基于所述目标评分卡模型，对所述反馈有效信息和所述对象属性信息进行处理，得到所述待识别对象针对所述目标业务的目标行为评估值；基于所述目标行为评估值，确定所述待识...

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