[发明专利]信息识别方法和装置

权利要求书

1.一种信息识别方法，包括：

获取与待处理用户账号相关联的信息，其中，所述信息包括至少一个设备标识和所述至少一个设备标识分别对应的用户行为信息；

对每个设备标识所对应的用户行为信息进行特征提取，将提取出的特征信息输入预先训练的与指定用户属性相关联的识别模型，得到与该设备标识对应的识别结果，其中，所述识别结果包括该设备标识所指示的设备所归属的用户的所述指定用户属性的属性值为预设属性值的概率；

基于所得的识别结果中的概率，确定所述至少一个设备标识分别指示的设备所归属的用户的所述指定用户属性的属性值是否为所述预设属性值。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

生成与所述至少一个设备标识中的设备标识对应的标签信息，其中，所述标签信息用于指示所对应的设备标识所指示的设备所归属的用户的所述指定用户属性的属性值是否为所述预设属性值。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所得的识别结果中的概率，确定所述至少一个设备标识分别指示的设备所归属的用户的所述指定用户属性的属性值是否为所述预设属性值，包括：

对于所述至少一个设备标识中的每个设备标识，确定该设备标识所对应的识别结果中的概率是否小于概率阈值，若否，则确定该设备标识所指示的设备所归属的用户的所述指定用户属性的属性值为所述预设属性值。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所得的识别结果中的概率，确定所述至少一个设备标识分别指示的设备所归属的用户的所述指定用户属性的属性值是否为所述预设属性值，还包括：

将所得的各个识别结果中的概率按数值由大到小的顺序进行排序；

从经排序后的概率中的最大值一侧开始，选取出前预置数目个不小于概率阈值的概率，将选取出的概率所在的识别结果所对应的设备标识所指示的设备所归属的用户的所述指定用户属性的属性值确定为所述预设属性值。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，用户行为信息包括以下至少一项：浏览信息、下单信息，所述浏览信息和所述下单信息分别包括信息序列组，信息序列中的信息为以下中的一项：物品标识、品类标识、品牌标识、店铺标识。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述对每个设备标识所对应的用户行为信息进行特征提取，包括：

对于每个设备标识所对应的用户行为信息中的每个信息序列，将该信息序列中的各条信息分别映射为具有指定维度的向量，确定经映射所得的各个向量的平均值，将所述平均值作为提取出的特征信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述对每个设备标识所对应的用户行为信息进行特征提取，还包括：

对于每个设备标识所对应的用户行为信息中的每个信息序列，确定该信息序列中的信息的数目，将所述数目作为提取出的特征信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述识别模型是通过以下训练步骤训练得到的：

获取样本集合，其中，样本包括对应有设备标识的用户行为信息和用于指示该设备标识所指示的设备所归属的用户的所述指定用户属性的属性值是否为所述预设属性值的数据标记；

利用机器学习方法，基于所述样本集合中的样本所包括的用户行为信息和数据标记训练得到识别模型。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述获取样本集合，包括：

获取预置的用户账号集合，其中，至少一个用户账号对应有属性值不为空的所述指定用户属性，每个用户账号还对应有至少一个设备标识，设备标识对应有用户行为信息；

从所述用户账号集合中选取出满足预设条件的用户账号作为目标用户账号，其中，所述预设条件包括：对应有一个设备标识和属性值不为空的所述指定用户属性；

基于与所述目标用户账号对应的设备标识所对应的用户行为信息和所述目标用户账号所对应的所述指定用户属性的属性值，生成所述样本集合。