申请/专利权人：微梦创科网络科技(中国)有限公司

申请日：2020-11-26

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN112527858B

主分类号：G06F16/2458

分类号：G06F16/2458;G06F16/45;G06F40/216;G06F40/284;G06N3/0464;G06F18/25;G06Q50/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2021.04.06#实质审查的生效;2021.03.19#公开

摘要：本发明实施例提供基于社交内容的营销账号识别方法、装置、介质和设备，该方法包括：获取社交账号对应的社交数据，所述社交数据包括文本数据和图片数据；根据所述文本数据得到文本词向量；从所述图片数据中识别出指定种类的营销物体；对识别出的指定种类的营销物体进行向量化处理，分别得到每种指定种类的营销物体对应的图片向量；根据所述文本词向量、每种指定种类的营销物体对应的图片向量和预先训练的分类模型，确定所述社交账号是否为营销账号。该方法可以快速、准确地识别出营销账号。

主权项：1.一种基于社交内容的营销账号识别方法，其特征在于，包括：获取社交账号对应的社交数据，所述社交数据包括文本数据和图片数据；根据所述文本数据得到文本词向量；从所述图片数据中识别出指定种类的营销物体；对识别出的指定种类的营销物体进行向量化处理，分别得到每种指定种类的营销物体对应的图片向量；根据所述文本词向量、每种指定种类的营销物体对应的图片向量和预先训练的分类模型，确定所述社交账号是否为营销账号，具体包括：将所述文本词向量输入所述分类模型的卷积层，得到不同大小的特征图，所述卷积层包括多个不同大小的卷积核；在所述分类模型的池化层对每个特征图进行最大池化处理，得到大小为特征图数量的一维特征向量；将所述每种指定种类的营销物体对应的图片向量进行拼接得到总图片向量，将所述一维特征向量与所述总图片向量进行拼接，得到新的具有文本及图片信息的特征向量；将新的具有文本及图片信息的特征向量接入一层全连接层进行特征融合；经全连接层后，再接入一层具有两个结点的输出层，通过softmax函数进行二分类，得到所述两个结点分别对应的两个概率值，根据所述两个概率值确定所述社交账号是否为营销账号；其中，所述两个概率值包括第一概率值和第二概率值，所述第一概率值表示所述社交账号是营销账号的概率，所述第二概率值表示所述社交账号是非营销账号的概率；其中，所述的对识别出的指定种类的营销物体进行向量化处理，分别得到每种指定种类的营销物体对应的图片向量，具体包括：将识别出的每种指定种类的营销物体表示为如下图片向量：X＝{id,sizeratio,picsum,picratio}其中，id表示营销物体的种类所对应的编号，sizeratio表示从图片数据中识别出的所有相同种类的营销物体大小占图片大小的比例总和；picsum表示图片总张数，picratio表示从图片数据中识别出的包含相同编号的营销物体的图片张数占图片总张数的比例； 其中，i表示第i张图片，S_object_i表示第i张图片中识别出来的包含相同编号的营销物体大小，S_pic_i表示第i张图片大小。

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权利要求：

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