[发明专利]确定对象影响力的方法及装置在审
申请号: | 201710028122.5 | 申请日: | 2017-01-12 |
公开(公告)号: | CN107067276A | 公开(公告)日: | 2017-08-18 |
发明(设计)人: | 徐峰;陈帅;陈明星;张天翼;郑霖;陈弢 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02 |
代理公司: | 北京博思佳知识产权代理有限公司11415 | 代理人: | 林祥 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 暂无信息 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 确定 对象 影响力 方法 装置 | ||
1.一种确定对象影响力的方法,其特征在于,包括:
获取目标对象对应的至少一个影响力特征的特征值;
对于每一影响力特征,根据所述特征值在该影响力特征对应的分位数图中所处位置,确定所述目标对象在该影响力特征下的影响力分数;其中所述分位数图是根据预先选取的若干对象样本确定的,并用于反映所述对象样本的特征值分布情况;
根据所述目标对象在各影响力特征下的影响力分数,确定所述目标对象的影响力值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对象样本是被预先标记为高影响力对象的样本。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,根据预先选取若干对象样本确定所述分位数图,包括:
针对每一影响力特征,将选取的各对象样本在该影响力特征下的特征值进行从小到大的排列,得到排序后的特征值序列;
将所述特征值序列均分成n份,得到n个分位;其中,n≥2;
确定所述特征值序列在每一分位上的特征值,得到所述分位数图。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在根据所述目标对象在各影响力特征下的影响力分数,确定所述目标对象的影响力值之前,所述方法还包括:
确定与每一影响力特征对应的权重系数;
所述根据所述目标对象在各影响力特征下的影响力分数,确定所述目标对象的影响力值,包括:
将所述目标对象在每一影响力特征下的影响力分数分别乘以该影响力特征对应的权重系数,得到所述目标对象在每一影响力特征下的乘积值;
将所述目标对象在每一影响力特征下的乘积值进行求和,并对求和得到的和值进行归一化;
将归一化得到的归一化数值,确定为所述目标对象的影响力值。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述确定与每一影响力特征对应的权重系数,包括:
获取包含若干对象样本的第二集合;
利用所述第二集合中的各对象样本进行主成分分析PCA,得到第一主成分;
根据所述第一主成分,确定与各影响力特征对应的权重系数。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标对象对应的至少一个影响力特征的特征值,包括:
获取目标对象对应的至少一个优化影响力特征的特征值;其中所述优化影响力特征是根据所述目标对象的原始影响力特征确定的。
7.一种确定对象影响力的装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取目标对象对应的至少一个影响力特征的特征值;
第一确定单元,用于对于每一影响力特征,根据所述特征值在该影响力特征对应的分位数图中所处位置,确定所述目标对象在该影响力特征下的影响力分数;其中所述分位数图是根据预先选取的若干对象样本确定的,并用于反映所述对象样本的特征值分布情况;
第二确定单元,用于根据所述目标对象在各影响力特征下的影响力分数,确定所述目标对象的影响力值。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述对象样本是被预先标记为高影响力对象的样本。
9.根据权利要求7或8所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
排序单元,用于针对每一影响力特征,将选取的各对象样本在该影响力特征下的特征值进行从小到大的排列,得到排序后的特征值序列;
均分单元,用于将所述特征值序列均分成n份,得到n个分位;其中,n≥2;
分位数图绘制单元,用于确定所述特征值序列在每一分位上的特征值,得到所述分位数图。
10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
权重确定单元,用于确定与每一影响力特征对应的权重系数;
所述第二确定单元包括:
第一计算子单元,用于将所述目标对象在每一影响力特征下的影响力分数分别乘以该影响力特征对应的权重系数,得到所述目标对象在每一影响力特征下的乘积值;
第二计算子单元,用于将所述目标对象在每一影响力特征下的乘积值进行求和,并对求和得到的和值进行归一化;
影响力值确定子单元,用于将归一化得到的归一化数值,确定为所述目标对象的影响力值。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于阿里巴巴集团控股有限公司,未经阿里巴巴集团控股有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710028122.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。