[发明专利]一种车主身份识别方法及装置

说明书

技术领域

本公开一般涉及计算机领域，具体涉及身份识别技术，尤其涉及一种车主身份识别方法及装置。

背景技术

在我国，汽车保有量已经达到亿级别，而伴随互联网的迅速发展，出行类app在方便用户查询出行路线的同时，也提供了诸多方便车主用车的在线服务，如：在线加油、违章查询、汽车用品、车险、停车缴费、代驾等服务。

如今，如何在车主没有填写任何信息的情况下，通过用户使用过的出行服务、积累的大量出行数据，预测出该用户是否为车主，进而为车主用户提供更加个性的服务，是目前需要解决的问题。

目前存在的根据用户的路线检索等行为判断用户是否为车主的方法，其准确性不高，容易造成误判，导致对非车主提供车主的个性服务进而对非车主用户造成打扰。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种车主身份识别方法及装置，以提高车主身份识别的准确性。

第一方面，本发明实施例提供一种车主身份识别方法，所述方法包括：

获取未知身份用户的用户数据；

利用预先设立的模型，根据所述用户数据确定所述用户是车主的概率值，所述预先设立的模型通过学习真实车主和真实非车主的用户数据得到。

第二方面，本发明实施例提供一种车主身份识别装置，所述装置包括：

数据获取单元，用于获取未知身份用户的用户数据；

身份识别单元，用于利用预先设立的模型，根据所述用户数据确定所述用户是车主的概率值，所述预先设立的模型通过学习真实车主和真实非车主的用户数据得到。

第三方面，本发明实施例提供一种设备，包括处理器和存储器；

所述存储器包含可由所述处理器执行的指令以使得所述处理器执行第一方面中提供的方法。

第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序用于实现第一方面中提供的方法。

本发明实施例提供一种车主身份识别方法及装置，获取未知身份用户的用户数据后，利用预先设立的模型，根据用户数据确定用户是车主的概率值，其中，预先设立的模型通过学习真实车主和真实非车主的用户数据得到。由于确定了用户是车主的概率，可以便于其它业务进一步根据该概率值进行具体的业务判断，并且，通过学习真实车主和真实非车主的用户数据得到模型，可以提高车主身份识别的准确性。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明实施例提供的车主身份识别方法流程图；

图2为本发明实施例提供的车主身份识别装置结构示意图；

图3为本发明实施例提供的车主身份识别设备结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

请参考图1，本发明实施例提供的车主身份识别方法，包括：

步骤S101、获取未知身份用户的用户数据；

步骤S102、利用预先设立的模型，根据用户数据确定用户是车主的概率值，其中，预先设立的模型通过学习真实车主和真实非车主的用户数据得到。

由于步骤S102中确定的是用户是车主的概率，可以便于其它业务进一步根据该概率值进行具体的业务判断，并且，预先设立的模型是通过学习真实车主和真实非车主的用户数据得到的，可以提高车主身份识别的准确性。

例如，将真实车主的用户数据作为正样本，用户数据可以从各业务线获取，用户数据的具体内容可以包括：在线加油、违章查询、汽车用品、车险、停车缴费、代驾；将真实非车主的用户数据作为负样本，例如可以根据用户画像标签筛选出真实非车主，例如确定为初中生的用户，即可确定为非车主，将真实非车主的用户数据作为负样本，所选择的用户数据需要和正样本及步骤S101中获取的未知身份用户的用户数据内容一致，例如可以都选择违章查询、车险、停车缴费、路线查询这几种用户数据。