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摘要：本说明书实施例提供目标用户识别方法及装置，其中，所述目标对象处理方法包括获取用户的用户基础特征、所述用户的关联用户、所述用户的关联应用程序；根据所述用户与所述关联用户的关联关系，以及所述用户与所述关联应用程序的关联关系，构建关系知识图谱；将所述关系知识图谱输入图神经网络模型，获得所述用户的向量表征；将所述用户的用户基础特征以及所述用户的目标向量表征输入识别模型，获得所述用户是否为目标用户的识别结果。
主权项：1.一种目标用户识别方法，包括：获取用户的用户基础特征、所述用户的关联用户、所述用户的关联应用程序；根据所述用户与所述关联用户的关联关系，以及所述用户与所述关联应用程序的关联关系，构建关系知识图谱；将所述关系知识图谱输入图神经网络模型，获得所述用户的向量表征，其中，所述图神经网络模型的训练步骤如下：获取多个样本用户中每个样本用户的关联用户、所述每个样本用户的关联应用程序；根据所述每个样本用户与所述每个样本用户的关联用户的关联关系，以及所述每个样本用户与所述每个样本用户的关联应用程序的关联关系，构建样本关系知识图谱，其中，样本关系知识图谱包括用户节点和程序节点；确定所述样本关系知识图谱中所述用户节点的特征矩阵、所述用户节点的每条边的关系矩阵、每个关系矩阵的权重矩阵以及所述用户节点与所述程序节点的交互特征，其中，所述特征矩阵为样本关系知识图谱中每个用户节点的特征矩阵以及每个程序节点的特征矩阵，所述关系矩阵为针对所述用户节点、不同类型的边配置的关系矩阵，所述权重矩阵为通过注意力机制为每个关系矩阵赋予的矩阵，所述交互特征为不同类型的所述用户节点和所述程序节点之间的交互特征；根据所述特征矩阵、所述关系矩阵、所述权重矩阵以及所述交互特征对图神经网络模型进行训练，获得所述图神经网络模型；将所述用户的用户基础特征以及所述用户的目标向量表征输入识别模型，获得所述用户是否为目标用户的识别结果。
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百度查询： 浙江网商银行股份有限公司 目标用户识别方法及装置
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