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申请/专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日：2019-08-16
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN112396445B
主分类号：G06Q30/0201
分类号：G06Q30/0201;G06F18/241
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2021.12.21#实质审查的生效;2021.12.07#著录事项变更;2021.12.07#著录事项变更;2021.02.23#公开
摘要：本公开的实施例公开了用于识别用户身份信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待标注样本；将待标注样本输入身份预测模型，得到待标注样本的预测身份信息，其中身份预测模型是通过以下步骤训练得到的：获取初始标签样本集合；基于初始标签样本，对初始标签样本集合中的初始标签样本进行数据清洗，确定第一类别的初始标签样本和第二类别的初始标签样本，基于第一类别的初始标签样本和第一损失函数、第二类别的初始标签样本和第二损失函数，训练得到身份预测模型。该实施方式实现了提高训练得到的身份预测模型的准确度，从而使得预测的身份信息更加准确。
主权项：1.一种用于识别用户身份信息的方法，包括：获取待标注样本，其中，所述待标注样本包括用户信息；将所述待标注样本输入身份预测模型，得到所述待标注样本的预测身份信息，其中，所述身份预测模型是通过以下步骤训练得到的：获取初始标签样本集合，其中，初始标签样本包括已标记标签的用户信息；基于所述初始标签样本，对所述初始标签样本集合中的初始标签样本的标签进行数据清洗，确定第一类别的初始标签样本和第二类别的初始标签样本，所述第一类别的初始标签样本为数据清洗得到的可学习的样本，所述第二类别的初始标签样本为数据清洗剔除的不可学习的样本；基于所述第一类别的初始标签样本和第一损失函数、所述第二类别的初始标签样本和第二损失函数，训练得到身份预测模型包括：将所述第一类别的初始标签样本输入初始模型，得到所述第一类别的初始标签样本的输出结果，将该输出结果和期望输出结果通过第一损失函数判断两者的接近程度；将所述第二类别的初始标签样本输入所述初始模型，得到所述第二类别的初始标签样本的输出结果，将该输出结果和期望输出结果通过第二损失函数判断两者的接近程度；当两个损失函数的输出结果分别达到第一期望损失值和第二期望损失值时，停止对所述初始模型的训练，得到身份预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 京东科技控股股份有限公司 用于识别用户身份信息的方法和装置
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