【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及身份识别，尤其涉及一种计算机系统及其用户的身份识别方法。
技术介绍
1、在以html5为技术架构的移动互联网应用中，用户身份等同于ip流量，是网站系统营销、个性化应用推荐、提升用户体验的重要依据，也是电子商务营销的基础。
2、当前，用户身份的识别方法主要有：一是通过用户名登录方式识别，由数据库存储用户和密码，通过用户名和密码登录系统，进身份关联识别；二是物理介质识别身份，如卡片绑定用户身份，通过卡片标识识是别用户身份；三是通过生物特征识别身份，通过指纹、声音、人脸等生物特征关联识别用户身份。
3、以上身份识别技术均为有感操作模式，用户需要做相应的身份预采集，需要先设置用户信息、人卡绑定、采集人脸建模等前期绑定操作，对于大量无登录的游客用户，无法做到与身份关联，难以实现用户身份识别。
4、当前，以用用户名登录方式、物理介质识别、生物特征识别等有感用户身份识别方式，需要用户需要做相应的身份预采集，如先设置用户信息、人卡绑定、采集人脸建模等前期绑定操作，以上方式用户接受度不高，且未形成规模的系统用户群体不多，应用价值不高。对于大量无登录的游客用户，无法做身份识别和关联，使得验证时的准确性不高。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种计算机系统及其用户的身份识别方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种计算机系统及其用户的身份识别方法，包括用以系统启
4、本专利技术进一步设置为：所述梯度下降模块根据损失函数的梯度向模型参数的负方向更新模型的参数，以使模型能够向最小化损失的方向迭代，并将最简单模型传输到模型保存模块中进行数据上传保存从而完成比对评测，最后将数据比对评测结果上传到身份比对模块中完成身份比对。
5、通过采用上述技术方案：选出了最适合的梯度下降算法对即分布式逻辑回归模型的学习算法，并对训练模块的逻辑回归算法的计算方式加以改进，使本文实现的广告点击率统的训练速度得以明显提升，之后通过系统对广告点击率的习惯进行比对，从而可以得到身份的验证信息，提高了分析处理时的高效性，同时本系统通过用户对广告的点击率来进行分析，从而使得身份验证得更加独特精确，从而提高了使用时的系统身份识别的高效快速性。
6、本专利技术进一步设置为：所述数据预处理模块通过将身份信息日志处理模块传输过来的信息经过数据清洗、数据集划分、特征提取、特征缩放、数据标准化、特征选择等一系列繁琐但必要的处理过程，以准备好机器学习模型所需的数据集。
7、通过采用上述技术方案：数据处理模块的内部在利用神经网络模型预测前进行一次处理，将原本稀疏的高维数据，转化为相对稠密的数据，模型训练模块解决了在点击率预测领域，利用神经网络模型时数据稀疏的问题，同时将神经网络模型与强化学习结合，用以提高预测准确性，从而也使得后续的使用过程更加高效，提高了系统运行时的速度。
8、本专利技术的有益效果为：
9、1、本专利技术选出了最适合的梯度下降算法对即分布式逻辑回归模型的学习算法，并对训练模块的逻辑回归算法的计算方式加以改进，使本文实现的广告点击率统的训练速度得以明显提升，之后通过系统对广告点击率的习惯进行比对，从而可以得到身份的验证信息，提高了分析处理时的高效性，同时本系统通过用户对广告的点击率来进行分析，从而使得身份验证的更加独特精确，从而提高了使用时的系统身份识别的高效快速性。
10、2、本专利技术实现对登录用户和无登录游客用户身份的识别，提高用户身份应用的范围。数据处理模块的内部在机器学习模型预测前进行一次处理，将原本稀疏的高维数据，转化为相对稠密的数据，提高用户身份特征识别。模型训练模块解决了在点击率预测领域，利用机器学习模型时数据稀疏的问题，同时将机器学习模型与强化学习结合，用以提高预测准确性，实现精准预测用户身份。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种计算机用户的身份识别系统，其特征在于，包括用以系统启动和功能加载的启动模块、用以汇总广告曝光的身份信息日志处理模块、用以系统数据集成交叉处理的数据处理模块、用以数据模型集成调优的模型训练模块、用以系统数据校对评比的比对评测模块以及用以用户身份验证的身份比对模块，所述数据处理模块包括用以用户身份信息收集处理的数据预处理模块、用以总体数据分析的特征分析模块、用以特征数据提取的特征提取模块以及用以电路显示的数码管显示电路模块，所述比对评测模块包括用以模型训练数据处理的第二据预处理模块、用以降低数据模型复杂度的正规则化模块、用以降低模型训练损失函数的梯度下降模块以及用以数据模型优化调试完成后进行保存的模型保存模块，所述模型训练模块包括用以模型数据完整性评估的数据质量评估模块、用以数据模型群组特征功能比对的特征比优选择模块、用以根据数据适应性选择应用场景的多算法调用模块以及用以多模型特征数据集成预测结果的集成化学习模块，所述模型保存模块包括用以模型数据加密保存防护的安全防护模块、用以数据保存格式统一的数据格式转换模块、用以解决数据模型兼容性的分布拓展模块以及用以解决模型版本信息兼容
2.根据权利要求1所述的一种计算机用户的身份识别系统，其特征在于，所述启动模块的输出端连接有身份信息日志处理模块的输入端，所述身份信息日志处理模块的输出端连接有数据处理模块的输入端，所述数据预处理模块、特征分析模块、特征抽取模块和数码管显示电路模块的输出端连接有数据处理模块的输入端，所述数据处理模块的输出端连接有模型训练模块的输入端。
3.根据权利要求1所述的一种计算机用户的身份识别系统，其特征在于，所述模型训练模块的输出端连接有比对评测模块的输入端，所述第二据预处理模块、正规则化模块、梯度下降模块和模型保存模块的输出端连接有比对评测模块的输入端，所述比对评测模块的输出端连接有身份比对模块的输入端。
4.根据权利要求1所述的一种计算机用户的身份识别系统，其特征在于，所述身份信息日志处理模块把每天的广告曝光身份信息日志进行汇总，通过个广告的唯一标识来进行定位，中间还会有一个反作弊系统监督数据的真实性并将收集到的数据传输到数据预处理模块。
5.根据权利要求1所述的一种计算机用户的身份识别系统，其特征在于，所述数据预处理模块通过将身份信息日志处理模块传输过来的信息经过数据清洗、数据集划分、特征提取、特征缩放、数据标准化、特征选择等一系列繁琐但必要的处理过程，以准备好机器学习模型所需的数据集，所述特征分析模块和特征抽取模块对数据预处理模块处理好的数据进行数据特征提取并进行分析，所述数码管显示电路模块用于计数、计时和测量等场合中展示数字、字母和符号等信息。
6.根据权利要求1所述的一种计算机用户的身份识别系统，其特征在于，所述特征分析模块和特征抽取模块对数据进行特征分析提取之后将传输过来的数据通过数据处理模块转发传输到模型训练模块中，所述数据质量评估模块用于对数据处理模块中处理完成的数据进行完整性质量评估并提取数据质量最高的搭建初始数据模型。
7.根据权利要求1所述的一种计算机用户的身份识别系统，其特征在于，所述特征比优模块用于将数据质量评估模块进行模型数据特征提取并通过多算法调用模块将最优数据通过不同算法来解决数据格式不同适应性问题并传输到集成化学习模块。
8.根据权利要求1所述的一种计算机用户的身份识别系统，其特征在于，所述集成化学习模块根据模型的训练参数进行精细调整，调整完成之后的数据传输到比对评测模块中，所述比对评测模块将传输过来的数据导入到第二据预处理模块并对数据进行编码，并通过正规则化模块通过向模型添加一个正则化项来降低模型的复杂度。
9.根据权利要求1所述的一种计算机用户的身份识别系统，其特征在于，所述梯度下降模块根据损失函数的梯度向模型参数的负方向更新模型的参数，以使模型能够向最小化损失的方向迭代，并将最简单模型传输到模型保存模块中进行数据上传保存从而完成比对评测，最后将数据比对评测结果上传到身份比对模块中完成身份比对。
10.一种计算机用户的身份识别方法，根据权利要求1-9任意一项所述的一种计算机用户的身份识别系统，其特征在于，所述启动模块、身份信息日志处理模块、数据处理模块、模型训练模块、比对评测模块和身份比对模块的运作包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种计算机用户的身份识别系统，其特征在于，包括用以系统启动和功能加载的启动模块、用以汇总广告曝光的身份信息日志处理模块、用以系统数据集成交叉处理的数据处理模块、用以数据模型集成调优的模型训练模块、用以系统数据校对评比的比对评测模块以及用以用户身份验证的身份比对模块，所述数据处理模块包括用以用户身份信息收集处理的数据预处理模块、用以总体数据分析的特征分析模块、用以特征数据提取的特征提取模块以及用以电路显示的数码管显示电路模块，所述比对评测模块包括用以模型训练数据处理的第二据预处理模块、用以降低数据模型复杂度的正规则化模块、用以降低模型训练损失函数的梯度下降模块以及用以数据模型优化调试完成后进行保存的模型保存模块，所述模型训练模块包括用以模型数据完整性评估的数据质量评估模块、用以数据模型群组特征功能比对的特征比优选择模块、用以根据数据适应性选择应用场景的多算法调用模块以及用以多模型特征数据集成预测结果的集成化学习模块，所述模型保存模块包括用以模型数据加密保存防护的安全防护模块、用以数据保存格式统一的数据格式转换模块、用以解决数据模型兼容性的分布拓展模块以及用以解决模型版本信息兼容性问题的版本校对模块。
2.根据权利要求1所述的一种计算机用户的身份识别系统，其特征在于，所述启动模块的输出端连接有身份信息日志处理模块的输入端，所述身份信息日志处理模块的输出端连接有数据处理模块的输入端，所述数据预处理模块、特征分析模块、特征抽取模块和数码管显示电路模块的输出端连接有数据处理模块的输入端，所述数据处理模块的输出端连接有模型训练模块的输入端。
3.根据权利要求1所述的一种计算机用户的身份识别系统，其特征在于，所述模型训练模块的输出端连接有比对评测模块的输入端，所述第二据预处理模块、正规则化模块、梯度下降模块和模型保存模块的输出端连接有比对评测模块的输入端，所述比对评测模块的输出端连接有身份比对模块的输入端。
4.根据权利要求1所述的一种计算机用户的身份识别系统，其特征在于，所述身份信息日志处理模块把每天的广告曝光身份信息日志进行汇总，通过个广告的唯一标识来进行定位，中间还会有一个反作弊系统监督数据的真...
【专利技术属性】
技术研发人员：韦永军，覃秋密，陈吴凤，陆燕珍，陆鑫璇，唐立恩，易文雄，韦德程，
申请(专利权)人：柳州铁道职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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