[发明专利]用于预测用户的年龄段或性别的方法、系统、装置和介质在审
| 申请号: | 202210768050.9 | 申请日: | 2022-06-30 |
| 公开(公告)号: | CN115081334A | 公开(公告)日: | 2022-09-20 |
| 发明(设计)人: | 张长浩;王维强 | 申请(专利权)人: | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 |
| 主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司: | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人: | 钱孟清 |
| 地址: | 310023 浙江省杭州市*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 用于 预测 用户 年龄段 性别 方法 系统 装置 介质 | ||
1.一种用于预测用户的年龄段或性别的方法,包括:
接收用户在用户设备上的触摸面板上的手势输入;
基于所述用户的手势输入生成手势信息,所述手势信息包括手势事件类型、手势位置、手势持续时间、平均按压压力、平均按压面积、手势时间戳、相关联业务标识中的两者或更多者;以及
利用机器学习模型,基于所述手势信息来预测所述用户的年龄段和性别中的至少一者。
2.如权利要求1所述的方法,其中所述机器学习模型利用所述手势输入的轨迹特征、时序特征和类别特征中的一者或多者来预测所述用户的年龄段和性别中的至少一者。
3.如权利要求2所述的方法,其中所述机器学习模型包括轨迹模块,所述轨迹模块用于基于手势事件类型、手势起点坐标和/或手势终点坐标来生成所述手势输入的轨迹特征编码。
4.如权利要求3所述的方法,其中所述轨迹模块用于:
将所述手势事件类型、手势起点坐标和/或手势终点坐标转换为轨迹图像;以及
利用基于CNN的模型,基于所述轨迹图像生成所述手势输入的轨迹特征编码。
5.如权利要求2所述的方法,其中所述机器学习模型包括时序模块,所述时序模块用于基于手势持续时间、平均按压压力、平均按压面积、和/或手势时间戳来生成所述手势输入的时序特征编码。
6.如权利要求5所述的方法,其中所述时序模块用于:
基于所述手势持续时间、平均按压压力、平均按压面积、和/或手势时间戳,使用卷积算法来生成采样信息;以及
将所述采样信息输入至注意力机制来生成所述手势输入的时序特征编码。
7.如权利要求2所述的方法,其中所述机器学习模型包括类别模块,所述类别模块用于:
将所述手势输入的相关联业务标识进行词嵌入以生成词嵌入表示;
基于所述手势信息生成一个或多个人工特征;
将所述人工特征和所述词嵌入表示进行拼接,以及
将拼接后的输出输入至宽神经网络模型以生成所述类别特征编码。
8.如权利要求2所述的方法,进一步包括:
将所述轨迹特征、时序特征和类别特征中的两者或更多者的特征编码进行拼接以生成手势特征编码。
9.如权利要求1所述的方法,进一步包括:
利用所述机器学习模型的多门控混合专家模块,基于所述手势信息来预测所述用户的年龄段和性别两者。
10.如权利要求1所述的方法,进一步包括:
使用XGBoost模型来对用户的年龄段进行初步划分。
11.如权利要求1所述的方法,进一步包括:
基于所述用户的手势信息与所述用户的体态信息、动作信息和声音信息中的一者或多者的结合来预测所述用户的年龄段和性别中的至少一者。
12.如权利要求1所述的方法,进一步包括:
基于所述用户的所预测的年龄段和性别中的至少一者来确定用于所述用户的身份认证方法。
13.如权利要求1所述的方法,进一步包括:
基于所述用户的所预测的年龄段和性别中的至少一者来为所述用户生成推荐。
14.一种用于预测用户的年龄段或性别的系统,包括:
手势输入接收模块,用于接收用户在用户设备上的触摸面板上的手势输入;
手势信息生成模块,用于基于所述用户的手势输入生成手势信息,所述手势信息包括手势事件类型、手势位置、手势持续时间、平均按压压力、平均按压面积、手势时间戳、相关联业务标识中的两者或更多者;以及
预测模块,用于利用机器学习模型,基于所述手势信息来预测所述用户的年龄段和性别中的至少一者。
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