对象匹配方法、装置、设备、系统、介质及程序产品制造方法及图纸

本申请公开了一种对象匹配方法、装置、设备、系统、介质及程序产品。该方法包括：从第一设备中第一对象的第一特征向量中选取一个第一特征向量作为第一目标特征向量，计算第一目标特征向量与各第一特征向量的第一相似度参数；基于第一目标特征向量和第二设备中第二对象的第二特征向量，通过隐私保护的向量相似度计算方法，得到第二特征向量与第一目标特征向量的第二相似度参数；根据第一相似度参数、第二相似度参数和相似度匹配阈值，筛选第一待定匹配特征向量；基于第一待定匹配特征向量和第二特征向量，通过隐私保护的向量相似度计算方法，根据相似度匹配阈值确定与第二对象匹配成功的第一对象。根据本申请实施例能够提高对象匹配的效率。匹配的效率。匹配的效率。

【技术实现步骤摘要】
对象匹配方法、装置、设备、系统、介质及程序产品


[0001]本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种对象匹配方法、装置、设备、系统、介质及程序产品。

技术介绍

[0002]随着大数据技术的发展，越来越多的业务场景中两方或者更多方需要进行对象匹配。对象匹配可以发生用户与服务方之间，也可发生在服务方与服务方之间。对象匹配所需的数据中会存在包括隐私数据的情况，为了保证数据安全，进行对象匹配的两方或者更多方之间是不会交换原始数据的。
[0003]为了能够在保证数据安全的基础上进行对象匹配，双方或者更多方各自会对数据进行加密处理，利用加密处理后的数据两两进行比对，以确定匹配的对象。在多方各自具有较多数据的情况下，对象匹配会产生大量的运算量，从而降低对象匹配效率。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种对象匹配方法、装置、设备、系统、介质及程序产品，能够提高对象匹配的效率。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种对象匹配方法，应用于第一设备，该方法包括：从第一设备中两个以上第一对象的第一特征向量中选取任意一个第一特征向量作为第一目标特征向量，计算第一目标特征向量与各第一特征向量的第一相似度参数；基于第一目标特征向量和第二设备中一个第二对象的第二特征向量，通过隐私保护的向量相似度计算方法，得到第二特征向量与第一目标特征向量的第二相似度参数；根据第一相似度参数、第二相似度参数和预设的相似度匹配阈值，在第一特征向量中筛选第一待定匹配特征向量，第一待定匹配特征向量的数量小于第一特征向量的数量；基于第一待定匹配特征向量和第二特征向量，通过隐私保护的向量相似度计算方法，根据相似度匹配阈值确定与第二对象匹配成功的第一对象。
[0006]第二方面，本申请实施例提供一种对象匹配装置，包括：计算模块，用于从对象匹配装置中两个以上第一对象的第一特征向量中选取任意一个第一特征向量作为第一目标特征向量，计算第一目标特征向量与各第一特征向量的第一相似度参数；交互计算模块，用于基于第一目标特征向量和另一装置中一个第二对象的第二特征向量，通过隐私保护的向量相似度计算方法，得到第二特征向量与第一目标特征向量的第二相似度参数；筛选模块，用于根据第一相似度参数、第二相似度参数和预设的相似度匹配阈值，在第一特征向量中筛选第一待定匹配特征向量，第一待定匹配特征向量的数量小于第一特征向量的数量；匹配模块，用于基于第一待定匹配特征向量和第二特征向量，通过隐私保护的向量相似度计算方法，根据相似度匹配阈值确定与第二对象匹配成功的第一对象。
[0007]第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；处理器执行计算机程序指令时实现第一方面的对象匹配方法。
[0008]第四方面，本申请实施例提供一种对象匹配系统，包括：第一设备，用于执行第一方面的对象匹配方法；第二设备，用于与第一设备进行隐私交互。
[0009]第五方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现第一方面的对象匹配方法。
[0010]第六方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备执行第一方面的对象匹配方法。
[0011]本申请实施例提供一种对象匹配方法、装置、设备、系统、介质及程序产品，可选取第一设备中任意一个第一对象的第一特征向量作为第一目标特征向量，将第一目标特征向量作为参考特征向量，计算第一目标特征向量与第一特征向量的第一相似度参数。第一设备基于第一目标特征向量与第二设备中一个第二对象的第二特征向量，通过隐私保护的向量相似度计算方法得到表征第一目标特征向量和第二特征向量的相似度的第二相似度参数。将第二相似度参数结合相似度匹配阈值作为参考值使用，根据第一相似度参数，筛选部分第一特征向量作为待定匹配特征向量。第一设备基于待定匹配特征向量和第二特征向量，通过隐私保护的向量相似度计算方法，进行待定匹配特征向量对应的第一对象和第二特征向量对应的第二对象的匹配。每一次通过隐私保护的向量相似度计算的运算量都非常大，本申请实施例的对象匹配过程中通过隐私保护的向量相似度计算包括与第一目标特征向量的相似度计算，以及与待定匹配特征向量的相似度计算，与每一第一特征向量与每一第二特征向量的相似度计算都通过隐私保护的向量相似度计算进行的方案相比，本申请实施例的对象匹配过程减少了通过隐私保护的向量相似度计算的次数，从而减少了对象匹配产生的运算量，提高了对象匹配的效率。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0013]图1为本申请实施例提供的对象匹配方法应用的一示例的架构示意图；图2为本申请实施例提供的对象匹配方法应用的另一示例的架构示意图；图3为本申请一实施例提供的对象匹配方法的流程图；图4为本申请另一实施例提供的对象匹配方法的流程图；图5为本申请又一实施例提供的对象匹配方法的流程图；图6为本申请一实施例提供的对象匹配装置的结构示意图；图7为本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0014]下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。
[0015]随着大数据技术、人工智能技术等的发展，越来越多的业务场景中两方或者更多方需要进行对象匹配。对象匹配可以发生用户与服务方之间，也可发生在服务方与服务方之间。对象匹配所需的数据中会存在包括隐私数据的情况，为了保证数据安全，进行对象匹配的两方或者更多方之间是不会交换原始数据的。为了能够在保证数据安全的基础上进行对象匹配，双方或者更多方可进行隐私保护的向量相似度计算，对双方或者多方的数据两两进行比对，以确定匹配的对象。隐私保护的向量相似度计算过程中交互的信息与双方或者多方的数据相关，但不包括双方或者多方的数据的明文。每次隐私保护的向量相似度计算可实现对一方的数据与另一方数据的相似度计算。但通过隐私保护的向量相似度计算产生的运算量非常大，在多方各自具有较多数据的情况下，运算量会翻倍甚至成次方地增加，从而降低对象匹配效率。例如，在一方具有N个对象的数据，另一方也具有N个对象的数据的情况下，两方需要进行通过N2次隐私保护的向量相似度计算以计算一方的N个对象的数据与另一方的N个对象的数据两两的相似度，一次隐私保护的向量相似度计算进就会产生大量的运算量，N2次隐私保护的向量相似度计算所产生的运算量回更加巨大，降低两方对象匹配的效率。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对象匹配方法，其特征在于，应用于第一设备，所述方法包括：从所述第一设备中两个以上第一对象的第一特征向量中选取任意一个所述第一特征向量作为第一目标特征向量，计算所述第一目标特征向量与各所述第一特征向量的第一相似度参数；基于所述第一目标特征向量和第二设备中一个第二对象的第二特征向量，通过隐私保护的向量相似度计算方法，得到所述第二特征向量与所述第一目标特征向量的第二相似度参数；根据所述第一相似度参数、所述第二相似度参数和预设的相似度匹配阈值，在所述第一特征向量中筛选第一待定匹配特征向量，所述第一待定匹配特征向量的数量小于所述第一特征向量的数量；基于所述第一待定匹配特征向量和所述第二特征向量，通过隐私保护的向量相似度计算方法，根据所述相似度匹配阈值确定与所述第二对象匹配成功的所述第一对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一相似度参数、所述第二相似度参数和预设的相似度匹配阈值，在所述第一特征向量中筛选第一待定匹配特征向量，包括：计算所述第二相似度参数与所述相似度匹配阈值的第一差值和第一加和；选取与所述第一差值最接近的所述第一相似度参数为第一边界相似度参数；选取与所述第一加和最接近的所述第一相似度参数为第二边界相似度参数；选取所述第一相似度参数大于所述第一边界相似度参数且小于所述第二边界相似度参数的所述第一特征向量为候选匹配特征向量，并在所述候选匹配特征向量中确定所述第一待定匹配特征向量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一相似度参数、所述第二相似度参数和预设的相似度匹配阈值，在所述第一特征向量中筛选第一待定匹配特征向量，包括：按照第一相似度参数由大至小或由小至大的顺序，排列所述第一特征向量；计算所述第二相似度参数与所述相似度匹配阈值的第一差值和第一加和；选取所述第一相似度参数与所述第一差值最接近的所述第一特征向量为第一边界特征向量；选取所述第一相似度参数与所述第一加和最接近的所述第一特征向量为第二边界特征向量；选取位置在第一边界特征向量和所述第二边界特征向量之间的所述第一特征向量为候选匹配特征向量，并在所述候选匹配特征向量中确定所述第一待定匹配特征向量。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述候选匹配特征向量为所述第一待定匹配特征向量。5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述候选匹配特征向量的数量大于1，所述在所述候选匹配特征向量中确定所述第一待定匹配特征向量，包括：在所述候选匹配特征向量中选取任意一个作为所述第一目标特征向量，分别计算所述第一目标特征向量与各所述候选匹配特征向量的第三相似度参数；基于所述第一目标特征向量和所述第二特征向量，通过隐私保护的向量相似度计算方
法，得到所述第二特征向量与所述第一目标特征向量的第四相似度参数；根据所述第三相似度参数、所述第四相似度参数和预设的相似度匹配阈值，确定新的所述候选匹配特征向量，直至所述候选匹配特征向量的数量小于等于1。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一待定匹配特征向量和所述第二特征向量，通过隐私保护的向量相似度计算方法，根据所述相似度匹配阈值确定与所述第二对象匹配成功的所述第一对象，包括：基于所述第一待定匹配特征向量和所述第二特征向量，通过隐私保护的向量相似度计算方法，分别得到各所述第一待定匹配特征向量与所述第二特征向量的第...

【专利技术属性】
技术研发人员：何朔，刘红宝，高鹏飞，邱震尧，汤韬，郑建宾，
申请(专利权)人：中国银联股份有限公司，
类型：发明
国别省市：