[发明专利]数据转移对象识别的方法及装置在审
| 申请号： | 201910323746.9 | 申请日： | 2019-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN110209729A | 公开（公告）日： | 2019-09-06 |
| 发明（设计）人： | 牛亚峰 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/27 | 分类号： | G06F16/27;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种数据转移对象识别的方法及装置，该方法包括：获取数据转移对象的数据流转信息，数据流转信息中包括至少两个数据转移对象之间的数据流转明细信息；基于数据流转明细信息构建至少两个数据转移对象之间的数据流转关系，并提取数据流转明细信息中包括的至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象统计特征；基于图卷积神经网络模型，结合数据流转关系和至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象统计特征，确定出至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象类别。采用本申请实施例，可快速识别出数据转移对象的类别，提高数据转移对象识别的准确率，适用性高。 | ||
| 搜索关键词： | 数据转移 数据流转 对象识别 明细信息 统计特征 神经网络模型 对象类别 获取数据 快速识别 提取数据 准确率 构建 流转 申请 | ||
【主权项】：
1.一种数据转移对象识别的方法，其特征在于，所述方法包括：获取数据转移对象的数据流转信息，所述数据流转信息中包括至少两个数据转移对象之间的数据流转明细信息；基于所述数据流转明细信息构建所述至少两个数据转移对象之间的数据流转关系，并提取所述数据流转明细信息中包括的所述至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象统计特征；基于图卷积神经网络模型，结合所述数据流转关系和所述至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象统计特征，确定出所述至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象类别。
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