[发明专利]一种对象聚类的方法、装置、计算机可读介质及电子设备

说明书

本申请的实施例提供了一种对象聚类的方法、装置、计算机可读介质及电子设备。该对象聚类的方法包括：获取各对象的兴趣标签，基于兴趣标签生成各对象对应的标签序列，以根据各对象对应的标签序列对各对象进行聚类，得到同一聚类标签对应的对象群，在对象群的对象数量小于对象数量阈值的情况下，将对象群中的对象合并至与聚类标签关联的对象群中，得到对象数量大于或等于对象数量阈值的目标群体。本申请实施例的技术方案的目标群体具有能精确代表对象偏好信息的聚类标签，且各目标群体都具有均衡的规模，以针对这些聚类群体的聚类标签对聚类群体进行对应的处理，提高了对象聚类的准确性和均衡性，进而提高了对聚类群体进行处理的精确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种对象聚类的方法、装置、计算机可读介质及电子设备。

背景技术

在对目标物进行聚类时，一般通过目标物的各种特性将其划分为不同的类别，以针对不同的类别分别进行对应的处理。但是相关技术中的聚类方法往往无法针对形态较多的目标物进行聚类，尤其是在目标物的信息较多、类型广泛且各个目标物之间不存在关联关系的情况下，使得最后得到的聚类结果无法精确代表各类型的对象，聚类结果参差不齐，进而影响到对聚类结果之后的操作。

发明内容

本申请的实施例提供了一种对象聚类的方法、装置、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以聚类得到能精确代表对象偏好的聚类标签的群体，且各群体中的对象都具有均衡的规模大小，以针对这些聚类群体的聚类标签对聚类群体进行对应的处理，提高了对象聚类的准确性和均衡性，进而提高了对聚类群体进行处理的精确性。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种对象聚类的方法，包括获取各对象的兴趣标签；基于所述兴趣标签，生成所述各对象对应的标签序列；根据所述各对象对应的标签序列对所述各对象进行聚类，得到同一聚类标签对应的对象群；若所述对象群的对象数量小于对象数量阈值，则将所述对象群中的对象合并至与所述聚类标签关联的对象群中，得到对象数量大于或等于所述对象数量阈值的目标群体。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种对象聚类的装置，包括：获取单元，用于获取各对象的兴趣标签；生成单元，用于基于所述兴趣标签，生成所述各对象对应的标签序列；聚类单元，用于根据所述各对象对应的标签序列对所述各对象进行聚类，得到同一聚类标签对应的对象群；合并单元，用于若所述对象群的对象数量小于对象数量阈值，则将所述对象群中的对象合并至与所述聚类标签关联的对象群中，得到对象数量大于或等于所述对象数量阈值的目标群体。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述合并单元包括：第一识别单元，用于若所述对象群中的对象数量小于所述对象数量阈值，则将所述对象群的聚类标签识别为待处理标签序列；第一提取单元，用于从所述待处理标签序列中提取出子标签序列；第一合并单元，用于将所述对象群中的对象合并至与所述子标签序列关联的对象群中，重复上述步骤，直至得到对象数量大于或等于所述对象数量阈值的目标群体。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述待处理标签序列包括至少两个标签特征以及所述标签特征对应的权重；所述第一提取单元包括：第二提取单元，用于基于所述待处理标签序列中的各所述标签特征对应的权重，从所述待处理标签序列中提取出第一预设数量的特征标签；序列组成单元，用于将所述第一预设数量的特征标签组成所述子标签序列。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述待处理标签序列由所述标签特征按照所述标签特征对应的权重由大到小排序组成；所述第二提取单元包括：第三提取单元，用于从所述待处理标签序列中的n个所述标签特征中，提取前n-a个特征标签，其中，n≥2；1≤a＜n。