[发明专利]目标群组检测方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标群组检测方法，其特征在于，所述方法包括：

对待检测数据中每个特征列进行分组，得到多个特征组，所述每个特征列对应至少一个特征组，所述每个特征列包括不同用户的同一特征维度的特征；

根据多个特征列分别对应的指示矩阵与特征关联矩阵，获取相似度矩阵，所述相似度矩阵中的元素为多个用户中用户之间的相似度，其中，每个特征列的特征关联矩阵的元素用于表示所述每个特征列中特征组之间的相似度，每个特征列的指示矩阵的元素用于指示所述多个用户所属的特征组；

根据所述相似度矩阵进行聚类，得到多个用户组；

根据所述多个特征组和所述多个用户组进行检测，确定所述多个用户组中的目标群组，所述目标群组为具有目标特性的群组。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个特征列分别对应的指示矩阵与特征关联矩阵，获取相似度矩阵之前，所述方法还包括：

获取每个所述特征列对应的指示矩阵，得到多个指示矩阵；

将每个指示矩阵输入特征关联函数中，得到对应的特征关联矩阵，所述特征关联函数用于通过机器学习的方式根据所述指示矩阵中的元素获取对应的特征关联矩阵。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个特征列分别对应的指示矩阵与特征关联矩阵，获取相似度矩阵，包括：

将多个特征列分别对应的指示矩阵和特征关联矩阵输入相似度计算函数中，得到相似度矩阵，所述相似度计算函数用于根据所述指示矩阵的元素和所述特征关联矩阵的元素获取所述多个用户中用户之间的相似度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个特征组和所述多个用户组进行检测，确定所述多个用户组中的目标群组，所述目标群组为具有目标特性的群组，包括：

根据所述多个特征组和所述多个用户作为节点，在满足目标条件的节点之间创建边，得到图模型；

根据所述多个用户组对所述图模型进行特征提取，得到多个群组特征矩阵，每个用户组对应一个群组特征矩阵；

根据所述多个群组特征矩阵，得到对应的多个特征向量；

根据所述多个特征向量，确定所述多个用户组中的目标群组，所述目标群组为具有目标特性的群组。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在满足目标条件的节点之间创建边，得到图模型，包括：

在满足第一条件的特征组对应的节点和用户对应的节点之间创建第一边，所述第一边的权重为所述用户和所述特征组之间的从属关系；

在满足第二条件的所述特征组对应的节点之间创建第二边，所述第二边的权重为所述特征组之间的相似度；

在满足第三条件的所述用户对应的节点之间创建第三边，所述第三边的权重为所述用户之间的相似度，得到图模型。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个用户组对所述图模型进行特征提取，得到多个群组特征矩阵，每个用户组对应一个群组特征矩阵，包括：

对于所述多个用户组中的每个用户组，获取所述每个用户组对应的群组特征图，所述群组特征图为所述图模型的一部分；

对所述每个群组特征图中的每个节点进行特征提取，得到对应的群组特征矩阵，所述群组特征矩阵中的元素为所述群组特征图中节点的特征。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个特征向量，确定所述多个用户组中的目标群组，所述目标群组为具有目标特性的群组，包括：

根据所述多个特征向量，获取平均特征向量，所述平均特征向量为所述多个特征向量的平均值；

根据所述平均特征向量和每个用户组对应的群组特征矩阵的特征向量，获取每个用户组的评估值；

对于每个用户组，当所述用户组的评估值大于目标阈值时，判定所述用户组为目标群组，所述目标群组为具有目标特性的群组；当所述用户组的评估值不大于所述目标阈值时，判定所述用户组为不是目标群组。