[发明专利]对象分类方法、装置、存储介质、电子设备及产品

说明书

本申请公开了一种对象分类方法、装置、存储介质、电子设备及产品，涉及人工智能技术领域，本申请可以应用于地图车联网、区块链等技术领域，该方法包括：获取目标对象对应的对象数据；采用至少两个分类模型分别对对象数据进行分类处理，得到至少两个分类结果，其中，各分类模型为基于对应的样本集训练得到的，样本集中包括至少两个候选集中的第一对象样本及初始集中的第二对象样本，候选集为将至少两个聚类集中筛选出的第一对象样本进行聚类得到的，聚类集为对初始集中第一对象样本聚类得到的：根据至少两个分类结果，联合确定目标对象的类别，所述类别包括所述第一对象样本或所述第二对象样本对应的类别。本申请可以提升对象分类准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及一种对象分类方法、装置、存储介质、电子设备及产品。

背景技术

对象分类即识别对象的类别的任务，对象分类时会具有识别对象的各类状态类别的任务，状态类别例如购买意愿类别或其他状态类别等。

目前，在进行例如购买意愿类别或其他状态类别的分类时，相关技术方案中，存在基于人工经验确定的数据规则以及基于非深度学习的数据挖掘方法进行分类的方式。

但是，由于数据规则的有限性以及非深度学习的数据挖掘方法特征挖掘能力较低，在例如购买意愿类别或其他状态类别等场景下，对象分类准确性较差。

发明内容

本申请实施例提供一种对象分类方法及相关装置，可以提升对象分类准确性。

为解决上述技术问题，本申请实施例提供以下技术方案：

根据本申请的一个实施例，一种对象分类方法，该方法包括：获取目标对象对应的对象数据；采用至少两个分类模型分别对所述对象数据进行分类处理，得到至少两个分类结果，其中，各所述分类模型为基于对应的样本集训练得到的，所述样本集中包括至少两个候选集中的第一对象样本及初始集中的第二对象样本，所述候选集为将至少两个聚类集中筛选出的第一对象样本进行聚类得到的，所述聚类集为对所述初始集中第一对象样本聚类得到的：根据所述至少两个分类结果，联合确定所述目标对象的类别，所述类别包括所述第一对象样本或所述第二对象样本对应的类别。

根据本申请的一个实施例，一种对象分类装置，其包括：获取模块，用于获取目标对象对应的对象数据；处理模块，用于采用至少两个分类模型分别对所述对象数据进行分类处理，得到至少两个分类结果，其中，各所述分类模型为基于对应的样本集训练得到的，所述样本集中包括至少两个候选集中的第一对象样本及初始集中的第二对象样本，所述候选集为将至少两个聚类集中筛选出的第一对象样本进行聚类得到的，所述聚类集为对所述初始集中第一对象样本聚类得到的：确定模块，用于根据所述至少两个分类结果，联合确定所述目标对象的类别，所述类别包括所述第一对象样本或所述第二对象样本对应的类别。

在本申请的一些实施例中，所述装置还包括训练模块，所述训练模块包括：初始集获取单元，用于获取包括第一对象样本及第二对象样本的初始集，所述初始集中的第一对象样本多于第二对象样本；第一处理单元，用于将所述初始集中的第一对象样本进行聚类处理，得到至少两个聚类集；第二处理单元，用于从各所述聚类集中进行样本筛选，并将筛选出的第一对象样本进行聚类处理，得到至少两个候选集；组合单元，用于从所述至少两个候选集中抽取第一对象样本与所述初始集中的第二对象样本进行组合，以生成至少两个样本集；训练单元，用于采用各所述样本集分别训练对应的分类模型，得到训练后的所述至少两个分类模型。

在本申请的一些实施例中，所述第二处理单元包括：检测子单元，用于检测各所述聚类集中冗余的第一对象样本；抽取子单元，用于从各所述聚类集中筛选出所述冗余的第一对象样本之外的第一对象样本，得到所述筛选出的第一对象样本。