用戶標識方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本公開涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及用戶標識方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]在終端的各種應(yīng)用中會使用用戶，通常需要對用戶進行標識。相關(guān)技術(shù)中，通常使用無內(nèi)容含義的代碼作為用戶標識。例如，對于云端相冊的用戶，服務(wù)器中對各個用戶生成一個多位代碼，使用該多位代碼作為標簽來標識用戶。相關(guān)技術(shù)的缺陷在于，用于標識用戶的標簽與用戶自身特征間沒有關(guān)聯(lián)，通過用戶標簽無法獲知用戶特征。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問題，本公開實施例提供用戶標識方法及裝置，用于提高用戶標識的智能化。
[0004]根據(jù)本公開實施例的第一方面，提供一種用戶標識方法，包括:
[0005]預(yù)先設(shè)定多個圖片的類別，利用分類算法確定用戶的相冊中各個圖片所屬類別；
[0006]從各個類別中，選擇所包含的用戶的圖片的數(shù)量滿足預(yù)設(shè)條件的類別，作為用戶的特征類別；
[0007]使用所述用戶的特征類別的名稱對用戶進行標識。
[0008]在一實施例中，所述利用分類算法確定用戶的相冊中各個圖片所屬類別，可包括:
[0009]根據(jù)所述分類算法使用預(yù)設(shè)訓(xùn)練集中樣本圖片進行分類訓(xùn)練，得到判定模型；
[0010]使用判定模型判定用戶的相冊中各個圖片所屬類別。
[0011]在一實施例中，所述根據(jù)所述分類算法使用預(yù)設(shè)訓(xùn)練集中樣本圖片進行分類訓(xùn)練，得到判定模型之前，所述方法還可包括:
[0012]將預(yù)設(shè)訓(xùn)練集中樣本圖片歸一化為同一分辨率。
[0013]在一實施例中，所述選擇所包含的用戶的圖片的數(shù)量滿足預(yù)設(shè)條件的類別，可包括:
[0014]選擇所包含的用戶的圖片的數(shù)量大于預(yù)設(shè)閾值的類別；或者，
[0015]選擇所包含的用戶的圖片的數(shù)量與用戶的相冊中圖片總量的比值大于預(yù)設(shè)百分比的類別。
[0016]在一實施例中，所述使用用戶的特征類別的名稱對用戶進行標識，可包括:
[0017]當特征類別為多個時，將各個特征類別的名稱組合成標簽，使用所述標簽標識用戶。
[0018]在一實施例中，所述方法還可包括:識別所述用戶的標識，根據(jù)所述用戶的標識向所述用戶推送信息。
[0019]根據(jù)本公開實施例的第二方面，提供一種用戶標識裝置，包括:
[0020]分類模塊，用于預(yù)先設(shè)定多個圖片的類別，利用分類算法確定用戶的相冊中各個圖片所屬類別；
[0021]選擇模塊，用于從各個類別中，選擇所包含的用戶的圖片的數(shù)量滿足預(yù)設(shè)條件的類別，作為用戶的特征類別；
[0022]標識模塊，用于使用所述用戶的特征類別的名稱對用戶進行標識。
[0023]在一實施例中，所述分類模塊，可包括:
[0024]訓(xùn)練子模塊，用于根據(jù)所述分類算法使用預(yù)設(shè)訓(xùn)練集中樣本圖片進行分類訓(xùn)練，得到判定模型；
[0025]判定子模塊，用于使用判定模型判定用戶的相冊中各個圖片所屬類別。
[0026]在一實施例中，所述裝置還可包括:
[0027]歸一化模塊，用于在所述訓(xùn)練子模塊根據(jù)所述分類算法使用預(yù)設(shè)訓(xùn)練集中樣本圖片進行分類訓(xùn)練，得到判定模型之前，將預(yù)設(shè)訓(xùn)練集中樣本圖片歸一化為同一分辨率。
[0028]在一實施例中，所述選擇模塊，可包括:
[0029]第一選擇子模塊，用于選擇所包含的用戶的圖片的數(shù)量大于預(yù)設(shè)閾值的類別；或者，
[0030]第二選擇子模塊，用于選擇所包含的用戶的圖片的數(shù)量與用戶的相冊中圖片總量的比值大于預(yù)設(shè)百分比的類別。
[0031 ] 在一實施例中，所述標識模塊，可包括:
[0032]標識子模塊，用于當特征類別為多個時，將各個特征類別的名稱組合成標簽，使用所述標簽標識用戶。
[0033]在一實施例中，所述裝置還可包括:
[0034]推送模塊，用于識別所述用戶的標識，根據(jù)所述用戶的標識向所述用戶推送信息。
[0035]根據(jù)本公開實施例的第三方面，提供一種用戶標識裝置，包括:
[0036]處理器；
[0037]用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；
[0038]其中，所述處理器被配置為:
[0039]預(yù)先設(shè)定多個圖片的類別，利用分類算法確定用戶的相冊中各個圖片所屬類別；
[0040]從各個類別中，選擇所包含的用戶的圖片的數(shù)量滿足預(yù)設(shè)條件的類別，作為用戶的特征類別；
[0041]使用所述用戶的特征類別的名稱對用戶進行標識。
[0042]本公開的實施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果:本公開中對用戶的相冊中圖片進行分類，根據(jù)相冊中圖片所屬類別對用戶進行標識，如此，能夠根據(jù)相冊中圖片得出用戶特征，使用圖片所屬類別標識用戶，增加用戶標識與用戶特征間關(guān)聯(lián)，通過用戶標識便可直觀獲得用戶特征，提高了用戶標識的智能化。
[0043]應(yīng)當理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。
【附圖說明】
[0044]此處的附圖被并入說明書中并構(gòu)成本說明書的一部分，示出了符合本公開的實施例，并與說明書一起用于解釋本公開的原理。
[0045]圖1是根據(jù)一示例性實施例示出的用戶標識方法的流程圖。
[0046]圖2是根據(jù)一示例性實施例示出的用戶標識方法的流程圖。
[0047]圖3是根據(jù)一示例性實施例示出的一種用戶標識裝置的框圖。
[0048]圖4是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種用戶標識裝置的框圖。
[0049]圖5是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種用戶標識裝置的框圖。
[0050]圖6是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種用戶標識裝置的框圖。
[0051]圖7是根據(jù)一示例性實施例示出的一種適用于用戶標識裝置的框圖。
【具體實施方式】
[0052]這里將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本公開相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權(quán)利要求書中所詳述的、本公開的一些方面相一致的裝置和方法的例子。
[0053]圖1是根據(jù)一示例性實施例示出的一種用戶標識方法的流程圖。如圖1所示，該用戶標識方法用于各種設(shè)備如服務(wù)器、個人電腦、手機和平板電腦中，包括以下步驟S101-S103:
[0054]在步驟SlOl中，預(yù)先設(shè)定多個圖片的類別，利用分類算法確定相冊中各個圖片所屬類別。
[0055]舉例而言，預(yù)設(shè)多個圖片的類別，例如，美食家、騎行者、聚會愛好者、風(fēng)景旅游者、夜店狂。對于用戶的相冊中每個圖片，利用分類算法確定該圖片屬于預(yù)設(shè)的類別中的哪個類別。
[0056]在一實施例中，上述利用分類算法確定相冊中各個圖片所屬類別可包括如下步驟A1-A2:
[0057]在步驟Al中，根據(jù)分類算法使用預(yù)設(shè)訓(xùn)練集中樣本圖片進行分類訓(xùn)練，得到判定模型。
[0058]在步驟A2中，使用判定模型判定用戶的相冊中各個圖片所屬類別。
[0059]在一實施例中，步驟Al前還可包括:將預(yù)設(shè)訓(xùn)練集中樣本圖片歸一化為同一分辨率。
[0060]舉例而言，針對預(yù)設(shè)的多個圖片的類別，預(yù)設(shè)訓(xùn)練集中樣本圖片，訓(xùn)練集中包含屬于各個類型的樣本圖片，訓(xùn)練集中樣本圖片的數(shù)量可以為10萬至100萬張。將訓(xùn)練集中圖片的分辨率進行歸一化，例如，將各個圖片的分辨率歸一化為300XN，N為預(yù)設(shè)整數(shù)值。根據(jù)分類算法，例如SVM(支持向量機，Support Vector Machine)算法或深度學(xué)習(xí)算法，使用預(yù)設(shè)訓(xùn)練集中樣本圖片進行分類訓(xùn)練，得到判定模型。使用判定模型判定用戶的相冊中各個圖片所屬類別。
[0061 ] 在步驟S102中，從各個類別中，選擇所包含的用戶的圖片的數(shù)量滿足預(yù)設(shè)條件的類別，作為用戶的特征類別。
[0062]在一實施例中，上述選擇所包含的用戶的圖片的數(shù)量滿足預(yù)設(shè)條件的類別可包括:選擇所包含的用戶的圖片的數(shù)量大于預(yù)設(shè)閾值的類別。
[0063]舉例而言，針對預(yù)設(shè)的類別，美食家、騎行者、聚會愛好者、風(fēng)景旅游者、夜店狂，選擇所包含的用戶的圖片的數(shù)量大于100張的類別作為用戶的特征類別。例如，類別夜店狂中所包含的用戶的圖片的數(shù)量大于100張，則選擇類別夜店狂作為用戶的特征類別。
[0064]在一實施例中，上述選擇所包含的用戶的圖片的數(shù)量滿足預(yù)設(shè)條件的類別可包括:選擇所包含的用戶的圖片的數(shù)量與用戶的相冊中圖片總量的比值大于預(yù)設(shè)百分比的類別。
[0065]舉例而言，針對預(yù)設(shè)的類別，美食家、騎行者、聚會愛好者、風(fēng)景旅游者、夜店狂，選擇所包含的用戶的圖片的數(shù)量與用戶的相冊中圖片總量的比值大于5%的類別作為用戶的特征類別。例如，類別美食家中包含的用戶的圖片的數(shù)量與用戶相冊中圖片總量比值大于5 %，則選擇類別美食家作為用戶的特征類別。
[0066]對于類別的選擇，不限于上述實施例中選擇方式，還可以使用其他方式選擇類別。
[0067]在步驟S103中，使用用戶的特征類別的名稱對用戶進行標識。
[0068]在一實施例中，步驟S103可包括:當特征類別為多個時，將各個特征類別的名稱組合成標簽，使用標簽標識用戶。
[0069]舉例而言，用戶的特