[发明专利]一种信息处理方法及电子设备有效
申请号: | 201310390451.6 | 申请日: | 2013-08-30 |
公开(公告)号: | CN104423945B | 公开(公告)日: | 2018-10-12 |
发明(设计)人: | 崔燕红;孙加东;张成松 | 申请(专利权)人: | 联想(北京)有限公司 |
主分类号: | G06F9/451 | 分类号: | G06F9/451;G06F9/48;G06F17/30 |
代理公司: | 北京金信知识产权代理有限公司 11225 | 代理人: | 黄威;王智 |
地址: | 100085 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 信息处理 方法 电子设备 | ||
1.一种信息处理方法,应用于第一电子设备中,所述方法包括:
检测获得第一用户的M个行为数据,所述M个行为数据具体为用于在第二电子设备中的第一应用程序在运行时且对应有第一显示界面时,表征所述第一用户针对所述第一显示界面中的至少一个对象进行过的M个操作的数据,M为大于等于1的整数;
调用一行为模式分析模块;所述行为模式分析模块,具体为:运行有预先设定的K个分析规则的分析模块,K为正整数;所述K个分析规则,具体为:基于N个用户的L个行为数据以及与所述L个行为数据对应的至少一个特征信息进行至少一种模式识别确定出的分析规则,L为大于等于N的正整数;
将所述M个行为数据输入至所述行为模式分析模块,以使得所述行为模式分析模块对所述M个行为数据进行分析处理,产生一处理结果;
获得所述处理结果;
根据所述处理结果确定所述第一用户的第一特征信息所对应的第一特征值;其中,所述第一特征信息为用于表征所述第一用户的身份,生理特征和/或兴趣爱好的信息。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述至少一种模式识别方式具体为:贝叶斯网络算法、多层感知机算法或决策树算法中的至少一种方式。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述调用一行为模式分析模块之前,所述方法还包括:
基于一筛选规则对所述L个行为数据进行筛选,以获得准确度值大于第一值的所述K个分析规则。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述M个行为数据,具体为:下载行为数据、安装行为数据、卸载行为数据、使用行为数据中的至少一种行为数据。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检测获得第一用户的M个行为数据,具体为:
检测获得所述第一用户在一预设时间段内的至少一个行为数据作为所述M个行为数据;或
检测获得所述第一用户的一预设数量的行为数据作为所述M个行为数据。
6.一种电子设备,包括:
检测模块,用于检测获得第一用户的M个行为数据,所述M个行为数据具体为用于在第二电子设备中的第一应用程序在运行时且对应有第一显示界面时,表征所述第一用户针对所述第一显示界面中的至少一个对象进行过的M个操作的数据,M为大于等于1的整数;
调用模块,用于调用一行为模式分析模块;所述行为模式分析模块,具体为:运行有预先设定的K个分析规则的分析模块,K为正整数;所述K个分析规则,具体为:基于N个用户的L个行为数据以及与所述L个行为数据对应的至少一个特征信息进行至少一种模式识别确定出的分析规则,L为大于等于N的正整数;
输入模块,用于将所述M个行为数据输入至所述行为模式分析模块,以使得所述行为模式分析模块对所述M个行为数据进行分析处理,产生一处理结果;
获得模块,用于获得所述处理结果;
确定模块,用于根据所述处理结果确定所述第一用户的第一特征信息所对应的第一特征值;其中,所述第一特征信息为用于表征所述第一用户的身份,生理特征和/或兴趣爱好的信息。
7.如权利要求6所述的电子设备,其特征在于,所述至少一种模式识别方式具体为:贝叶斯网络算法、多层感知机算法或决策树算法中的至少一种方式。
8.如权利要求6所述的电子设备,其特征在于,所述电子设备还包括:
筛选模块,用于在调用一行为模式分析模块之前,基于一筛选规则对所述L个行为数据进行筛选,以获得准确度值大于第一值的所述K个分析规则。
9.如权利要求6所述的电子设备,其特征在于,所述M个行为数据,具体为:下载行为数据、安装行为数据、卸载行为数据、使用行为数据中的至少一种行为数据。
10.如权利要求6所述的电子设备,其特征在于,所述检测模块,具体用于:
检测获得所述第一用户在一预设时间段内的至少一个行为数据作为所述M个行为数据;或
检测获得所述第一用户的一预设数量的行为数据作为所述M个行为数据。
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