身份识别模型的训练方法、身份识别方法及电子设备

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身份识别模型的训练方法、身份识别方法及电子设备
申请号:CN202410877770
申请日期:2024-07-02
公开号:CN118735567A
公开日期:2024-10-01
类型:发明专利
摘要
本申请提供一种身份识别模型的训练方法、身份识别方法及电子设备。该身份识别模型的训练方法将货运平台上的多个用户的静态属性信息和动态行为信息作为训练样本,分别得到每个用户对应的静态特征向量和动态特征向量,并将每个用户对应的静态特征向量与动态特征向量进行融合,得到每个用户对应的综合特征向量;最后,基于多个综合特征向量进行聚类分析和身份识别模型的无监督训练,得到训练好的身份识别模型,以便于后续通过训练好的身份识别模型对用户的身份进行识别。通过本申请的方法不仅减少了人工干预和维护成本,还能够有效处理用户在使用货运平台过程中产生的复杂数据,克服了传统基于规则的方法的局限性。
技术关键词
身份识别方法 货运平台 节点 动态 神经网络模型 聚类 计算机程序指令 逻辑电路 电子设备 模型训练方法 存储计算机程序 芯片 编码 处理器 可读存储介质 存储器 接口 信号