[发明专利]预测对象类别的系统和方法在审
| 申请号： | 201880020197.1 | 申请日： | 2018-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN110447039A | 公开（公告）日： | 2019-11-12 |
| 发明（设计）人： | 秦志伟;卓呈祥;谭伟 | 申请（专利权）人： | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都七星天知识产权代理有限公司 51253 | 代理人： | 袁春晓 |
| 地址： | 100193 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请披露了预测对象类别的系统和方法。可以获取与第一对象组有关的数据。第一对象组可包括至少两个第一对象(1010，1030)和至少两个第二对象(1020，1040)。可以为第一对象组中的每个对象确定预测标签。可以确定关于第一对象组的初始标签转换矩阵(1065)。可以获取一个或以上第二对象(1020，1040)的子集(1050)。可以生成一个或以上对象组合子集(1060)。可以确定与一个或以上对象组合子集(1060)中的每个对象组合子集相关联的类别预测模型(1070)和更新的标签转换矩阵(1080)。可以预测至少两个第二对象(1020，1040)中的至少一个第二对象的类别。 | ||
| 搜索关键词： | 对象组 组合子集 矩阵 预测 标签转换 对象类别 对象确定 预测模型 子集 标签 关联 更新 申请 | ||
【主权项】：
1.一种预测对象类别的方法，所述方法在至少一个设备上实现，所述至少一个设备中的每个设备具有至少一个处理器和存储器，所述方法包括：获取与第一对象组相关的数据，所述第一对象组包括至少两个第一对象和至少两个第二对象，其中，所述至少两个第一对象中的每个第一对象包括类别标签，以及所述至少两个第二对象中的每个第二对象是未被标记的；基于与所述第一对象组相关的所述数据和标签传播算法，确定所述第一对象组中每个对象的预测标签；基于与所述第一对象组相关的所述类别标签和所述预测标签，确定关于所述第一对象组的初始标签转换矩阵；通过对所述至少两个第二对象进行采样，获取一个或以上第二对象子集；基于所述一个或以上第二对象子集和所述至少两个第一对象，生成一个或以上对象组合子集；基于标签噪声容限分类算法和所述初始标签转换矩阵，确定与所述一个或以上对象组合子集中的每个对象组合子集相关联的类别预测模型和更新的标签转换矩阵；以及基于与所述一个或以上对象组合子集中的每个对象组合子集相关联的所述类别预测模型和所述更新的标签转换矩阵，预测所述至少两个第二对象中的至少一个第二对象的类别。
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