申请/专利权人：杭州云深科技有限公司

申请日：2021-06-30

公开（公告）日：2023-01-17

公开（公告）号：CN115618279A

主分类号：G06F18/2411

分类号：G06F18/2411;G06F18/214

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.02.10#实质审查的生效;2023.01.17#公开

摘要：本发明涉及一种小众app分类系统，实现步骤S1、基于app分类模型中，生成M类小众app；步骤S2、基于目标向量生成模型，生成每一小众app的目标向量；步骤S3、将类内距离和类间距离小于预设预设比值的小众app类别中的所有小众app的类别标签变更为第M+1类别；步骤S4、将类内距离和类间距离大于等于预设预设比值的小众app类别确定为待处理类别，设定初始半径，对于每一所述待处理类别，以预设的半径递增步长调整半径，在每一半径下的小众app密度和小众app召回率，基于所述待处理类别在不同半径下的app密度分布和app召回率分布从所述待处理类别确定实际属于该类别的小众app,将未被确定的小众app的标签变更为第M+1类别。本发明提高了小众app的分类准确性。

主权项：1.一种小众app分类系统，其特征在于，包括预先构建的第一数据库和第二数据库，预先训练的app分类模型和app目标向量生成模型存储有计算机程序的存储器和处理器，所述第一数据库存储有小众app特征信息记录，所述小众app特征信息记录包括小众appid和对应的多个app特征信息；所述第二数据库存储有小众app序列表和小众app初始向量映射表，所述小众app序列表包括小众app安装序列表、小众app卸载序列表以及小众app活跃序列表中的一种或多种；所述app分类模型基于第一样本小众app在所述第一数据库对应的特征信息训练得到；所述app目标向量生成模型基于所述第二数据库中的样本用户id对应的小众app序列记录和小众app初始向量映射表训练得到，所述小众app为安装量小于预设安装量的app；当所述处理器在执行所述计算机程序时，实现以下步骤：步骤S1、基于所述第一数据库中的每一小众app特征信息记录生成输入特征向量，并输入到所述app分类模型中，得到每一小众app的类别标签，从而生成M类小众app；步骤S2、将每一所述小众app初始向量输入所述app目标向量生成模型，生成每一小众app对应的目标向量；步骤S3、获取每一类小众app对应的中心向量，基于每一类小众app对应的中心向量和每一类小众app中所有小众app的目标向量得到每一类小众app对应的类内距离和类间距离，将类内距离和类间距离小于预设预设比值的小众app类别中的所有小众app的类别标签变更为第M+1类别；步骤S4、将类内距离和类间距离大于等于预设预设比值的小众app类别确定为待处理类别，设定初始半径，对于每一所述待处理类别，以预设的半径递增步长调整半径，获取所述待处理类别在每一半径下的小众app密度和小众app召回率，基于所述待处理类别在不同半径下的app密度分布和app召回率分布从所述待处理类别确定实际属于该类别的小众app,将未被确定的小众app的标签变更为第M+1类别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州云深科技有限公司 小众app分类系统

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