对象的识别方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种对象的识别方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。涉及人工智能领域，该方法包括：获取目标对象在第一预设时间范围内的行为信息，其中，行为信息至少包括目标对象所停留过的至少一个场景的地理位置信息；基于行为信息、第一存款时间以及目标对象的存款频率，确定第一特征向量，其中，第一存款时间表征目标对象上次存款的存款时间，第一特征向量用于表征目标对象的存款特征；基于第一特征向量，识别目标对象的对象类型，其中，对象类型表征目标对象是否为请求存款时间大于预设时间的对象。本发明专利技术解决了现有技术中相关方法识别客户类型的识别准确度低的技术问题。方法识别客户类型的识别准确度低的技术问题。方法识别客户类型的识别准确度低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
对象的识别方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种对象的识别方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]在目前的国际经济形势下，相关金融机构(如：银行等)需要出售更多的长期存款来提高金融储备。客户的长期存款对银行而言十分重要，了解客户特点是银行增加产品销售的关键。因此，相关人员开始用统计策略识别银行长期存款的潜在用户。
[0003]近年来，科学家们发现通过变量数据分析、特征选择和机器学习技术，可以对客户特征和能够影响客户决策的变量进行分析，来识别不同类的消费者，从而确定客户类型，如：客户是否会进行长期存款。然而，现有技术中相关方法在识别客户类型的过程中，存在识别准确度低的问题。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种对象的识别方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，以至少解决现有技术中相关方法识别客户类型的识别准确度低的技术问题。
[0006]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种对象的识别方法，包括：获取目标对象在第一预设时间范围内的行为信息，其中，行为信息至少包括目标对象所停留过的至少一个场景的地理位置信息；基于行为信息、第一存款时间以及目标对象的存款频率，确定第一特征向量，其中，第一存款时间表征目标对象上次存款的存款时间，第一特征向量用于表征目标对象的存款特征；基于第一特征向量，识别目标对象的对象类型，其中，对象类型表征目标对象是否为请求存款时间大于预设时间的对象。
[0007]进一步地，对象的识别方法还包括：基于停留顺序，对多个地理位置信息进行排序，得到目标序列，其中，行为信息还包括目标对象所停留过的至少一个场景对应的停留顺序；基于目标序列，确定目标对象在多个地理位置信息中的任意两个地理位置信息所对应的位置之间的转移概率，得到多个目标转移概率；基于多个目标转移概率、第一存款时间以及目标对象的存款频率确定第一特征向量。
[0008]进一步地，对象的识别方法还包括：基于多个目标转移概率生成第一目标转移概率矩阵；对第一目标转移概率矩阵进行降维处理，得到第二目标转移概率矩阵；基于第二目标转移概率矩阵、第一存款时间以及目标对象的存款频率确定第一特征向量。
[0009]进一步地，对象的识别方法还包括：对第二目标转移概率矩阵、第一存款时间以及目标对象的存款频率进行归一化处理，得到第一特征向量。
[0010]进一步地，对象的识别方法还包括：在基于第一特征向量，识别目标对象的对象类型之前，基于第二特征向量以及历史对象的对象类型构建训练集，其中，第二特征向量用于表征历史对象的存款特征；基于训练集训练预设模型，得到目标预设模型，其中，目标预设
模型用于基于第一特征向量，识别目标对象的对象类型。
[0011]进一步地，对象的识别方法还包括：在基于第二特征向量以及历史对象的对象类型构建训练集之前，获取历史对象在第二预设时间范围内的历史行为信息；基于历史行为信息、第二存款时间以及历史对象的存款频率确定第二特征向量，其中，第二存款时间表征历史对象上次存款的存款时间。
[0012]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种对象的识别装置，包括：获取模块，用于获取目标对象在第一预设时间范围内的行为信息，其中，行为信息至少包括目标对象所停留过的至少一个场景的地理位置信息；确定模块，用于基于行为信息、第一存款时间以及目标对象的存款频率，确定第一特征向量，其中，第一存款时间表征目标对象上次存款的存款时间，第一特征向量用于表征目标对象的存款特征；识别模块，用于基于第一特征向量，识别目标对象的对象类型，其中，对象类型表征目标对象是否为请求存款时间大于预设时间的对象。
[0013]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，计算机程序被设置为运行时执行上述的对象的识别方法。
[0014]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，电子设备包括一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现用于运行程序，其中，程序被设置为运行时执行上述的对象的识别方法。
[0015]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，计算机程序/指令被处理器执行时实现上述的对象的识别方法。
[0016]在本专利技术实施例中，采用基于目标对象的行为信息、上次存款的存款时间以及存款频率识别目标对象的对象类型方式，通过获取目标对象在第一预设时间范围内的行为信息，然后基于行为信息、第一存款时间以及目标对象的存款频率，确定第一特征向量，从而基于第一特征向量，识别目标对象的对象类型，其中，行为信息至少包括目标对象所停留过的至少一个场景的地理位置信息，第一存款时间表征目标对象上次存款的存款时间，第一特征向量用于表征目标对象的存款特征，对象类型表征目标对象是否为请求存款时间大于预设时间的对象。
[0017]在上述过程中，通过基于行为信息、第一存款时间以及目标对象的存款频率，确定第一特征向量，实现了目标对象所对应的第一特征向量的丰富，从而可以更好的体现目标对象的存款特征，进而促使基于第一特征向量识别的目标对象的对象类型更加准确，避免了现有技术中仅基于目标对象的消费行为对对象类型进行识别造成的针对于每次消费数额较低、购买频率不高的对象的识别准确度低的问题。
[0018]由此可见，本申请所提供的方案达到了基于目标对象的行为信息、上次存款的存款时间以及存款频率识别目标对象的对象类型的目的，从而实现了提高识别准确度的技术效果，进而解决了现有技术中相关方法识别客户类型的识别准确度低的技术问题。
附图说明
[0019]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本发
明的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0020]图1是根据本专利技术实施例的一种可选的对象的识别方法的示意图；
[0021]图2是根据本专利技术实施例的一种可选的对象的识别方法的流程图；
[0022]图3是根据本专利技术实施例的一种可选的对象的识别装置的示意图；
[0023]图4是根据本专利技术实施例的一种可选的电子设备的示意图。
具体实施方式
[0024]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0025]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对象的识别方法，其特征在于，包括：获取目标对象在第一预设时间范围内的行为信息，其中，所述行为信息至少包括目标对象所停留过的至少一个场景的地理位置信息；基于所述行为信息、第一存款时间以及目标对象的存款频率，确定第一特征向量，其中，所述第一存款时间表征所述目标对象上次存款的存款时间，所述第一特征向量用于表征所述目标对象的存款特征；基于所述第一特征向量，识别所述目标对象的对象类型，其中，所述对象类型表征目标对象是否为请求存款时间大于预设时间的对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述行为信息、第一存款时间以及目标对象的存款频率，确定第一特征向量，包括：基于停留顺序，对多个地理位置信息进行排序，得到目标序列，其中，所述行为信息还包括所述目标对象所停留过的至少一个场景对应的停留顺序；基于所述目标序列，确定目标对象在多个地理位置信息中的任意两个地理位置信息所对应的位置之间的转移概率，得到多个目标转移概率；基于所述多个目标转移概率、所述第一存款时间以及所述目标对象的存款频率确定所述第一特征向量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述多个目标转移概率、所述第一存款时间以及所述目标对象的存款频率确定所述第一特征向量，包括：基于所述多个目标转移概率生成第一目标转移概率矩阵；对所述第一目标转移概率矩阵进行降维处理，得到第二目标转移概率矩阵；基于所述第二目标转移概率矩阵、所述第一存款时间以及所述目标对象的存款频率确定所述第一特征向量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第二目标转移概率矩阵、所述第一存款时间以及所述目标对象的存款频率确定所述第一特征向量，包括：对所述第二目标转移概率矩阵、所述第一存款时间以及所述目标对象的存款频率进行归一化处理，得到所述第一特征向量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述第一特征向量，识别所述目标对象的对象类型之前，所述方法还包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：王彤，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：