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    广西11选5任选基本走势图: 一种识别方法及装置.pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201610302495.2

    申请日:

    2016.05.09

    公开号:

    CN105824805A

    公开日:

    2016.08.03

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/27申请日:20160509|||公开
    IPC分类号: G06F17/27; G06F17/30 主分类号: G06F17/27
    申请人: 腾讯科技(深圳)有限公司
    发明人: 黄当武; 衡阵
    地址: 518000 广东省深圳市福田区振兴路赛格科技园2栋东403室
    优先权:
    专利代理机构: 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 代理人: 张颖玲;蒋雅洁
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610302495.2

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2018.01.09|||2016.08.03

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明实施例提供一种识别方法,所述方法包括:确定待识别的符合预设条件的用户评论信息;将所述待识别的符合预设条件的用户评论信息按照预设策略分发至第一类用户终端;获取所述第一类用户终端返回的反馈信息;基于反馈信息、以及做出所述反馈信息的第一类用户的置信度参数确定所述待识别的符合预设条件的用户评论信息所属的类别;其中,所述置信度参数用于表示第一类用户对用户评论信息评价的可信度。同时,本发明实施例还提供了一种识别装置。

    权利要求书

    1.一种识别方法,其特征在于,所述方法包括:
    确定待识别的符合预设条件的用户评论信息;
    将所述待识别的符合预设条件的用户评论信息按照预设策略分发至第一类用户终端;
    获取所述第一类用户终端返回的反馈信息;
    基于反馈信息、以及做出所述反馈信息的第一类用户的置信度参数确定所述待识别的
    符合预设条件的用户评论信息所属的类别;其中,所述置信度参数用于表示第一类用户对
    用户评论信息评价的可信度。
    2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定待识别的符合预设条件的用户评
    论信息,包括:
    获取待处理的用户评论信息;
    对所述待处理的用户评论信息进行第一级检测处理,通过第一级检测处理过滤掉部分
    不符合所述预设条件的用户评价信息;
    将经所述第一级检测处理之后剩余的用户评论信息进行第二级检测处理;通过第二级
    检测处理过滤掉部分不符合所述预设条件的用户评价信息,
    确定经过所述第一级检测处理和第二检测处理过滤之后,剩余的所述用户评价信息并
    确定待识别的符合预设条件的用户评论信息。
    3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定待识别的符合预设条件的用户评
    论信息,还包括:
    接收第二类用户终端主动反馈的第二类用户认为符合预设条件的用户评论信息;
    将第二类用户终端主动反馈的符合预设条件的用户评论信息归入到待识别的符合预
    设条件的用户评论信息中。
    4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述待处理的用户评论信息进行第
    一级检测处理,包括下述中的至少一种:
    对发布用户评论信息的账号进行账号信息检测,若所述账号为符合第二预设条件的账
    号,则拦截与所述符合第二预设条件的账号相关的评论操作;
    对同一账号发布用户评论信息的频率进行记录,当超出一定频率时,直接对所述同一
    账号在预设时间段内发布的用户评论信息进行拦截;
    对用户评论信息进行内容检测,对含有预设特征的用户评论信息进行过滤。
    5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,将经所述第一级检测处理之后剩余的用户
    评论信息进行第二级检测处理,包括:
    对于经所述第一级检测处理之后剩余的用户评论信息中的每一条用户评论信息,
    利用M个不同的判断策略对每一条用户评论信息进行分析,生成M个判断结果;其中,所
    述M为正整数,所述M个判断策略均能独立识别用户评论信息所属的类别;
    在所述M个判断结果中,表征用户评论信息为符合预设条件的用户评论信息的判断结
    果超出预设比例时,过滤掉所述用户评论信息;
    在所述M个判断结果中,表征用户评论信息为符合预设条件的用户评论信息的判断结
    果在预设比例范围内时,确定所述用户评论信息为符合预设条件的用户评论信息。
    6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述待识别的符合预设条件的用户
    评论信息按照预设策略分发至第一类用户终端,包括:
    获取第一类用户终端的状态信息以及第一类用户账号的配置信息;
    基于所述第一类用户终端的状态信息以及所述第一类用户账号的配置信息确定可分
    发的第一类用户终端的个数;
    将所述待识别的符合预设条件的用户评论信息均衡分发至所述可分发的第一类用户
    终端。
    7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于反馈信息、以及做出所述反馈信
    息的第一类用户的置信度参数确定所述待识别的符合预设条件的用户评论信息所属的类
    别,包括:
    对于每一条待识别的符合预设条件的用户评论信息,
    将第一种反馈信息的计算参数值赋值为第一数值,其中,所述第一数值为正数,所述第
    一种反馈信息是用于表征用户评论信息所属类别为第一类别的反馈信息;
    将第二种反馈信息的计算参数值赋值为第二数值,其中,第二数值为负数,所述第二种
    反馈信息是用于表征用户评论信息所属类别为第二类别的反馈信息;
    计算各条所述反馈信息的所述计算参数值及所述反馈信息对应的第一类用户的置信
    度参数的乘积进行累加;
    将各种反馈信息对应的数值与做出所述相应反馈信息的第一类用户的置信度参数的
    乘积进行累加;
    当累加值超出第一预设阈值,确定所述待识别的符合预设条件的用户评论信息所属类
    别为第一类别;否则,确定所述待识别的符合预设条件的用户评论信息所属类别为第二类
    别;和/或,
    当累加值的均值超出第二预设阈值时,确定所述待识别的符合预设条件的用户评论信
    息所属类别为第一类别;否则,确定所述待识别的符合预设条件的用户评论信息所属类别
    为第二类别。
    8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于反馈信息、以及做出所述反馈信
    息的第一类用户的置信度参数确定所述待识别的符合预设条件的用户评论信息所属的类
    别之后,所述方法还包括:
    重新计算做出所述反馈信息的第一类用户的置信度参数;
    基于重新计算得到的第一类用户的置信度参数对应更新所存储的第一类用户的置信
    度参数。
    9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,计算做出所述反馈信息的第一类用户的置
    信度参数,包括:
    获取与所述第一类用户相关的参数数据;其中,所述参数至少包括:报名课程数、评论
    数、上课时间段、成功证实他人的非法评论数、自身评论被判定为非法评论数;
    获取所述参数对应的权重信息;
    基于与所述第一类用户相关的参数的数据以及相应参数对应的权重信息计算第一类
    用户的置信度参数。
    10.一种识别装置,其特征在于,所述装置包括:
    确定???,用于确定待识别的符合预设条件的用户评论信息;
    分发???,用于将所述待识别的符合预设条件的用户评论信息按照预设策略分发至第
    一类用户终端;
    获取???,用于获取所述第一类用户终端返回的反馈信息;
    处理???,用于基于反馈信息、以及做出所述反馈信息的第一类用户的置信度参数确
    定所述待识别的符合预设条件的用户评论信息所属的类别;其中,所述置信度参数用于表
    示第一类用户对用户评论信息评价的可信度。
    11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述确定???,还用于:
    获取待处理的用户评论信息;
    对所述待处理的用户评论信息进行第一级检测处理,通过第一级检测处理过滤掉部分
    不符合所述预设条件的用户评价信息;
    将经所述第一级检测处理之后剩余的用户评论信息进行第二级检测处理;通过第二级
    检测处理过滤掉部分不符合所述预设条件的用户评价信息,
    确定经过所述第一级检测处理和第二检测处理过滤之后,剩余的所述用户评价信息并
    确定待识别的符合预设条件的用户评论信息。
    12.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述确定???,还用于:
    接收第二类用户终端主动反馈的第二类用户认为符合预设条件的用户评论信息;
    将第二类用户终端主动反馈的符合预设条件的用户评论信息归入到待识别的符合预
    设条件的用户评论信息中。
    13.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述确定??槎运龃淼挠没缆?br />信息进行第一级检测处理,包括下述中的至少一种:
    对发布用户评论信息的账号进行账号信息检测,若所述账号为符合第二预设条件的账
    号,则拦截与所述符合第二预设条件的账号相关的评论操作;
    对同一账号发布用户评论信息的频率进行记录,当超出一定频率时,直接对所述同一
    账号在预设时间段内发布的用户评论信息进行拦截;
    对用户评论信息进行内容检测,对含有预设特征的用户评论信息进行过滤。
    14.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述确定??榻龅谝患都觳獯?br />之后剩余的用户评论信息进行第二级检测处理,包括:
    对于经所述第一级检测处理之后剩余的用户评论信息中的每一条用户评论信息,
    利用M个不同的判断策略对每一条用户评论信息进行分析,生成M个判断结果;其中,所
    述M为正整数,所述M个判断策略均能独立识别用户评论信息所属的类别;
    在所述M个判断结果中,表征用户评论信息为符合预设条件的用户评论信息的判断结
    果超出预设比例时,过滤掉所述用户评论信息;
    在所述M个判断结果中,表征用户评论信息为符合预设条件的用户评论信息的判断结
    果在预设比例范围内时,确定所述用户评论信息为符合预设条件的用户评论信息。
    15.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述分发???,还用于:
    获取第一类用户终端的状态信息以及第一类用户账号的配置信息;
    基于所述第一类用户终端的状态信息以及所述第一类用户账号的配置信息确定可分
    发的第一类用户终端的个数;
    将所述待识别的符合预设条件的用户评论信息均衡分发至所述可分发的第一类用户
    终端。
    16.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述处理???,还用于:
    对于每一条待识别的符合预设条件的用户评论信息,
    将第一种反馈信息的计算参数值赋值为第一数值,其中,所述第一数值为正数,所述第
    一种反馈信息是用于表征用户评论信息所属类别为第一类别的反馈信息;
    将第二种反馈信息的计算参数值赋值为第二数值,其中,所述第二数值为负数,所述第
    二种反馈信息是用于表征用户评论信息所属类别为第二类别的反馈信息;
    计算各条所述反馈信息的所述计算参数值及所述反馈信息对应的第一类用户的置信
    度参数的乘积进行累加;
    将各种反馈信息对应的数值与做出所述相应反馈信息的第一类用户的置信度参数的
    乘积进行累加;
    当累加值超出第一预设阈值,确定所述待识别的符合预设条件的用户评论信息所属类
    别为第一类别;否则,确定所述待识别的符合预设条件的用户评论信息所属类别为第二类
    别;和/或,
    当累加值的均值超出第二预设阈值时,确定所述待识别的符合预设条件的用户评论信
    息所属类别为第一类别;否则,确定所述待识别的符合预设条件的用户评论信息所属类别
    为第二类别。
    17.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
    评估???,用于:
    重新计算做出所述反馈信息的第一类用户的置信度参数;
    基于重新计算得到的第一类用户的置信度参数对应更新所存储的第一类用户的置信
    度参数。
    18.根据权利要求17所述的装置,其特征在于,评估???,还用于:
    获取与所述第一类用户相关的参数数据;其中,所述参数至少包括:报名课程数、评论
    数、上课时间段、成功证实他人的非法评论数、自身评论被判定为非法评论数;
    获取所述参数对应的权重信息;
    基于与所述第一类用户相关的参数的数据以及相应参数对应的权重信息计算第一类
    用户的置信度参数。

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    一种 识别 方法 装置
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