[发明专利]基于权限数据确定特定标签的节点权限生成方法及装置

权利要求书

1.一种基于权限数据确定特定标签的节点权限生成方法，其特征在于，包括：

根据待分配的特定属性标签的类别确定关键词；

根据所述节点与其他节点的关联关系确定关联节点；

通过所述关键词对所述关联节点进行筛选，提取多个初始目标节点；

通过所述节点和多个所述初始目标节点录入的权限证明数据生成多组模型参数；

将多组所述模型参数输入目标属性标签模型中，生成各个所述初始目标节点对应的标签概率；

根据标签概率由多个所述初始目标节点中确定目标节点；

为所述目标节点和所述节点分配特定权限等级。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将多组所述模型参数输入目标属性标签模型中，生成多个所述初始目标节点对应的标签概率，包括：

根据待分配的特定属性标签由多个属性标签模型中确定所述目标属性标签模型；

将所述多组模型参数依次输入所述目标属性标签模型中，每组模型参数对应于一个初始目标节点；

所述目标属性标签模型基于多组模型参数生成多个初始目标节点对应的多个标签概率。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述节点和多个所述初始目标节点录入的权限证明数据生成多组模型参数，包括：

通过所述节点和多个所述初始目标节点的信息一致性程度生成多个第一组参数；

根据多个所述初始目标节点的关键词匹配程度生成多个第二组参数；

根据所述节点和多个所述初始目标节点的交互频次生成多个第三组参数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过所述节点和多个所述初始目标节点的信息一致性程度生成多个第一组参数，包括：

将所述节点和多个所述初始目标节点的权限证明数据进行多维度匹配；

根据多维度匹配结果生成多个多维度一致性参数；

根据多个所述多维度一致性参数生成多个所述第一组参数。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据多个所述初始目标节点的关键词匹配程度生成多个第二组参数，包括：

将所述关键词和多个所述初始目标节点的备注信息进行相似度匹配；

根据相似度匹配结果生成多个所述第二组参数。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

为多个特定属性标签生成多个样本集合；

基于样本集合所对应的特定属性标签为各样本集合中的样本确定标签；

通过带有标签的多个样本集合分别对机器学习模型进行训练，以生成多个属性标签模型。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述关键词对所述关联节点进行筛选，提取多个初始目标节点，包括：

提取所述节点的关联节点的备注信息；

根据所述关键词对关联节点的备注信息进行筛选；

匹配到关键词的关联节点作为所述初始目标节点。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据标签概率由多个所述初始目标节点中确定目标节点，包括：

根据待分配的特点属性标签的属性确定目标节点的数量；

将初始节点按照其对应的标签概率的取值由大至小排列；

根据所述数量的依序提取初始节点作为所述目标节点。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据特定权限等级为所述节点和所述目标节点提供互联网定制服务；

根据特定权限等级生成所述节点和所述目标节点的节点画像。