对象画像信息生成方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种对象画像信息生成方法、装置、设备及存储介质，可以应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶、金融风控、网络安全等各种场景。该方法包括解析历史操作信息，得到业务操作信息序列和对应的时间间隔序列；调用已训练的操作序列编码网络，对业务操作信息序列和对应的时间间隔序列进行编码处理，得到序列操作特征；分别对序列操作特征进行识别处理，并基于得到对应的多个操作识别子结果，生成对象的对象画像信息。从而在对象数据不全面的情况下，能够准确生成对象画像信息，降低了对对象数据和场景标签的依赖。对对象数据和场景标签的依赖。对对象数据和场景标签的依赖。

【技术实现步骤摘要】
对象画像信息生成方法、装置、设备及存储介质


[0001]本公开涉及计算机领域，尤其涉及一种对象画像信息生成方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在互联网领域，对象画像信息一般是用于刻画对象的特征信息，通过对象画像信息能够辅助执行例如信息识别、媒体推荐等下游任务。
[0003]相关技术中，对象画像信息一般是基于获取大量的对象数据来生成的，然而，在对象数据较少或者无法轻易获取的情况下，该方法将大大降低对象画像信息的准确性，甚至无法有效地生成可靠的对象画像信息。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种对象画像信息生成方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中至少一种技术问题。
[0005]一方面，本公开提供了一种对象画像信息生成方法，包括：
[0006]获取对象的历史操作信息，所述历史操作信息表征所述对象向至少一个业务操作平台请求目标业务对应的操作时序信息；
[0007]解析所述历史操作信息，得到业务操作信息序列和对应的时间间隔序列；所述业务操作信息序列包括与请求所述目标业务对应的操作时间的先后顺序对应的多个业务子操作标识；所述时间间隔序列表征所述业务操作信息序列中各相邻的业务子操作标识之间的操作时间差；
[0008]调用已训练的操作序列编码网络，对所述业务操作信息序列和对应的时间间隔序列进行编码处理，得到序列操作特征；
[0009]调用已训练的多个操作识别子网络，分别对所述序列操作特征进行识别处理，得到对应的多个操作识别子结果；不同的操作识别子网络用于指示识别不同维度的业务指标类型，各个操作识别子结果表征所述对象在对应的业务指标类型下执行业务操作的概率；
[0010]基于所述多个操作识别子网络各自对应的业务指标类型和所述多个操作识别子结果，得到所述对象的对象画像信息。
[0011]另一方面还提供了一种对象画像信息生成装置，所述装置包括：
[0012]获取模块，用于获取对象的历史操作信息，所述历史操作信息表征所述对象向至少一个业务操作平台请求目标业务对应的操作时序信息；
[0013]解析模块，用于解析所述历史操作信息，得到业务操作信息序列和对应的时间间隔序列；所述业务操作信息序列包括与请求所述目标业务对应的操作时间的先后顺序对应的多个业务子操作标识；所述时间间隔序列表征所述业务操作信息序列中各相邻的业务子操作标识之间的操作时间差；
[0014]第一处理模块，用于调用已训练的操作序列编码网络，对所述业务操作信息序列
和对应的时间间隔序列进行编码处理，得到序列操作特征；
[0015]第二处理模块，用于调用已训练的多个操作识别子网络，分别对所述序列操作特征进行识别处理，得到对应的多个操作识别子结果；不同的操作识别子网络用于指示识别不同维度的业务指标类型，各个操作识别子结果表征所述对象在对应的业务指标类型下执行业务操作的概率；
[0016]画像确定模块，用于基于所述多个操作识别子网络各自对应的业务指标类型和所述多个操作识别子结果，得到所述对象的对象画像信息。
[0017]另一方面还提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现上述任一所述的对象画像信息生成方法。
[0018]另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现上述任一所述的对象画像信息生成方法。
[0019]另一方面还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述任一所述的对象画像信息生成方法。
[0020]本公开提供的一种对象画像信息生成方法、装置、设备及存储介质，具有如下技术效果：
[0021]本公开实施例通过获取对象的历史操作信息，所述历史操作信息表征所述对象向至少一个业务操作平台请求目标业务对应的操作时序信息；解析所述历史操作信息，得到业务操作信息序列和对应的时间间隔序列；所述业务操作信息序列包括与请求所述目标业务对应的操作时间的先后顺序对应的多个业务子操作标识；所述时间间隔序列表征所述业务操作信息序列中各相邻的业务子操作标识之间的操作时间差；调用已训练的操作序列编码网络，对所述业务操作信息序列和对应的时间间隔序列进行编码处理，得到序列操作特征；调用已训练的多个操作识别子网络，分别对所述序列操作特征进行识别处理，得到对应的多个操作识别子结果；不同的操作识别子网络用于指示识别不同维度的业务指标类型，各个操作识别子结果表征所述对象在对应的业务指标类型下执行业务操作的概率；基于所述多个操作识别子网络各自对应的业务指标类型和所述多个操作识别子结果，得到所述对象的对象画像信息。结合时间间隔序列来增强对历史操作信息中序列操作特征的表达，并根据多个操作识别子网络对应的操作识别子结果生成对象画像信息，在缺少样本标签或对象数据不全面的情况下，能够准确生成对象画像信息，降低了对对象数据和场景标签的依赖。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0023]图1是本公开实施例提供的一种对象画像信息生成方法的应用环境示意图；
[0024]图2是本公开实施例提供的一种对象画像信息生成方法的流程示意图；
[0025]图3是本公开实施例提供的一种对象画像信息生成方法的部分流程示意图；
[0026]图4是本公开实施例提供的一种对象画像信息生成方法的部分流程示意图；
[0027]图5是本公开实施例提供的一种注意力计算步骤的示意图；
[0028]图6是本公开实施例提供的一种操作序列编码网络的训练流程示意图；
[0029]图7是本公开实施例提供的一种操作序列编码网络的训练过程示意图；
[0030]图8是本公开实施例提供的有监督训练流程示意图；
[0031]图9是本公开实施例提供的一种对象画像信息生成装置的结构框图；
[0032]图10是本公开提供的一种用于实现本公开实施例所提供的方法的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0033]为了使本
的人员更好地理解本公开方案，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对象画像信息生成方法，其特征在于，包括：获取对象的历史操作信息，所述历史操作信息表征所述对象向至少一个业务操作平台请求目标业务对应的操作时序信息；解析所述历史操作信息，得到业务操作信息序列和对应的时间间隔序列；所述业务操作信息序列包括与请求所述目标业务对应的操作时间的先后顺序对应的多个业务子操作标识；所述时间间隔序列表征所述业务操作信息序列中各相邻的业务子操作标识之间的操作时间差；调用已训练的操作序列编码网络，对所述业务操作信息序列和对应的时间间隔序列进行编码处理，得到序列操作特征；调用已训练的多个操作识别子网络，分别对所述序列操作特征进行识别处理，得到对应的多个操作识别子结果；不同的操作识别子网络用于指示识别不同维度的业务指标类型，各个操作识别子结果表征所述对象在对应的业务指标类型下执行业务操作的概率；基于所述多个操作识别子网络各自对应的业务指标类型和所述多个操作识别子结果，得到所述对象的对象画像信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用已训练的操作序列编码网络，对所述业务操作信息序列和对应的时间间隔序列进行编码处理，得到序列操作特征，包括：通过已训练的业务序列编码网络中第一向量编码模块，对所述业务操作信息序列进行向量编码，得到业务嵌入向量；通过所述业务序列编码网络中第二向量编码模块，对所述时间间隔序列进行向量编码，得到时间嵌入向量；通过所述业务序列编码网络中编码转换模块，对所述业务嵌入向量和所述时间嵌入向量进行特征提取，得到所述序列操作特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述业务序列编码网络中第二向量编码模块，对所述时间间隔序列进行向量编码，得到时间嵌入向量之前，所述方法包括：对所述时间间隔序列进行归一化处理，得到初始时间序列矩阵；基于预设截断阈值对所述初始时间序列矩阵进行数值截断处理，得到中间时间序列矩阵；所述通过所述业务序列编码网络中第二向量编码模块，对所述时间间隔序列进行向量编码，得到时间嵌入向量，包括：通过所述业务序列编码网络中第二向量编码模块，对所述中间时间序列矩阵进行向量编码，得到所述时间嵌入向量。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述编码转换模块包括注意力机制模块和前馈模块；所述通过所述业务序列编码网络中编码转换模块，对所述业务嵌入向量和所述时间嵌入向量进行特征提取，得到所述序列操作特征，包括：通过所述注意力机制模块，基于融合所述时间嵌入向量的所述业务嵌入向量中各个业务向量分量之间的相关性，对所述业务嵌入向量和所述时间嵌入向量进行处理，得到初始序列操作特征；通过所述前馈模块对所述初始序列操作特征进行处理，得到所述序列操作特征。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述注意力机制模块，基于融合所述时间嵌入向量的所述业务嵌入向量中各个业务向量分量之间的相关性，对所述业务嵌入向量进行处理，得到初始序列操作特征，包括：通过所述注意力机制模块中变换矩阵，对所述业务嵌入向量中各业务向量分量进行变换处理，得到所述业务嵌入向量对应的查询矩阵、键值矩阵和值矩阵；基于所述时间嵌入向量中各时间向量分量分别对所述键值矩阵中对应的键值分量进行融合，得到融合键值矩阵；基于所述业务嵌入向量对应的查询矩阵和融合键值矩阵之间的相似度，得到注意力权重，并基于所述注意力权重对对应的值矩阵进行加权处理，得到所述初始序列操作特征。6.根据权利要求1
‑
5任一所述的方法，其特征在于，所述操作序列编码网络通过以下步骤训练得到：获取第一训练样本，所述第一训练样本包括多个第一样本对象分别对应的第一历史样本操作信息；所述第一历史样本操作信息表征所述第一样本对象向至少一个业务操作平台请求目标业务对应的样本操作时序信息；解析各个所述第一历史样本操作信息，分别得到各个所述第一样本对象的业务样本操作信息序列和对应的样本时间间隔序列；所述业务样本操作信息序列包括与请求所述目标业务对应的操作时间的先后顺序对应的多个业务样本子操作信息；所述样本时间间隔序列表征所述业务样本操作信息序列中各相邻的业务样本子操作标识之间的操作时间差；对各个所述业务样本操作信息序列中目标业务样本子操作标识进...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁梓妍，何茂亮，李超，申威，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：