[发明专利]一种个人信息查看赋权的方法和装置

摘要

本发明公开了一种个人信息查看赋权的方法和装置。本发明的方法中，用户请求查看个人信息，被查看人作出同意或者拒绝表示时，返回查询结果或者拒绝的信息，并提取并存储该次查看的特征信息和结果信息，从而形成历史查看记录集；被查看人在预先设定的时间内作出同意或者拒绝表示时，根据该次查看请求的特征信息所对应的历史查看记录集统计分析结果给出是否同意用户查看，然后返回查询结果或者拒绝的信息。本发明通过机器学习的方法对历史查看记录进行数据分析，然后根据分析的结果对用户查看个人请求给出是否同意用户查看，从而实现个人信息查看自动化的赋权。

主权项

1.一种个人信息查看赋权的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1：当用户查看个人信息的请求转发至被查看人终端，被查看人通过所述被查看人终端明确作出同意或者拒绝表示的情况下，提取并存储该次查看的特征信息和结果信息，从而形成历史查看记录集；所述历史查看记录集是历史查看信息的集合；所述历史查看信息包括所述特征信息和结果信息；所述特征信息包括：查看用户类别、查看数据类别、查看用途类别；所述结果信息为被查看人是否同意查看；S2：当用户查看个人信息的请求转发至被查看人终端，被查看人未能在预先设定的时间内通过所述被查看人终端返回同意或者拒绝表示的情况下，提取该次查看的特征信息，并根据该次查看的特征信息所对应的历史查看记录集统计分析结果给出是否同意用户查看；所述“该次查看的特征信息所对应的历史查看记录集统计分析结果”通过根据该次查看的特征信息对所述历史查看记录集进行统计分析得到；所述“根据该次查看的特征信息对所述历史查看记录集进行统计分析”包括以下步骤：S21：对所述历史查看记录集中的所述历史查看信息按照时间顺序依次分组；S22：通过该次查看的特性信息和所述历史查看信息中的特征信息的相似度比较，从每组历史查看信息中找出N个与该次查看的特性信息最为相似的历史查看信息，组成样本集；所述样本集为N个历史查看信息组成的集合；S23：对每组历史查看信息所对应的样本集通过对函数：求偏导算极值的方法，得到其中的参数向量从而得到分类基函数H_k：其中，S24：对每组历史查看信息所对应的样本集通过分类基函数H_k计算分类系数α_k：其中，ω_k,i通过迭代计算得到，迭代公式如下：其中，S25：根据分类系数α_k和分类基函数H_k构建强分类函数F：上述公式中：为特征信息向量；特征信息向量由所述特征信息中的查看用户类别、查看数据类别、查看用途类别的枚举值张开后所组成的向量；特征信息向量的每个元素与所述特征信息中的查看用户类别、查看数据类别、查看用途类别的某个枚举值对应，当枚举值匹配时取值为1，否则取值为0；N为样本集中历史查看信息的个数；i对应样本集中第i个历史查看信息；y_i为样本集第i个历史查看信息中结果信息所表示的值，被查看人同意查看时取值为1，否者取值为0；为样本集第i个历史查看信息所对应的特征信息向量；K为历史查看信息分组总数；k对应于第k组历史查看信息；为第k组历史查看信息所对应的参数向量；α_k表示为第k组历史查看信息所对应的分类系数；e_k表示为第k组历史查看信息所对应的分类误差率；H_k为第k组历史查看信息所对应的分类基函数；G_k为第k组历史查看信息所对应的弱分类函数；ω_k,i为第k组历史查看信息所对应的样本集中第i个历史查看信息的权重值；表示为特征信息向量和参数向量之间的点积；log为对数函数；exp为以自然常数e为底的指数函数；sign为符号函数，当参数大于0.5时取值为1，否则取值为‑1；I函数的参数为真时取值为1，否则取值为‑1；所述“根据该次查看的特征信息所对应的历史查看记录集统计分析结果给出是否同意用户查看”为将该次查看的特征信息转换成特征信息向量代入所述强分类函数F计算，当计算得到的值为1是表示同意用户查看，否则拒绝用户查看。