CN114519077B 识别重名人员的方法和装置、存储介质和电子设备 （北京金堤科技有限公司）

本发明实施例公开了一种识别重名人员的获取两个目标对象的第一特征数据样本和第二多个第一特征值和多个第二特征值确定的两个目标对象的关联度值与预设的关联度阈值确定特征和第二特征的特征值来综合判断两个目标对象的关联程度，提高了重名人员识别的准确2对于具有重名人员的两个目标对象，分别获取两个目标对象将两个目标对象的第一特征数据样本中的每个第一特征的第一特征信息项进行匹配，项和预设的第一特征出现次数阈值计算所述第一根据两个目标对象的第二特征数据样本确定多个第二特征的根据多个第一特征值和多个第二特征值确定两个目标对象根据所述关联度值与预设的关联度阈值确定两个目标对象的重名人员是否为同一个分别获取两个目标对象的初始第一特征数据基于预先设置的第一特征黑名单，对初始第一特征数据中的拟基于预先设置的第二特征黑名单，对初始第二特征数据中的拟的第一特征出现次数项和预设的第一特征出现次数阈值计算所述第一特征的第一特征值根据所述第一特征的每个第一特征信息项对应的第一特征出现次数项和预设的第一计算两个目标对象的第二特征数据样本中的每个第二将每个第二特征的文本相似度值作为对应第二特征的3将两个目标对象的第二特征数据样本中的每个第二特征按照预设的规则分别提取文将每个第二特征的核心文本的文本相似度值作为对应第二特征的将每个第一特征的第一特征值和其对应的权重系数相乘，得到每个将每个第二特征的第二特征值和其对应的权重系数相乘，得到每个将多个第一特征值和多个第二特征值输入目标对象关联度模型征值和第二特征值为输入，以目标对象之间的关联度值为输出，采数据样本模块，用于对于具有重名人员的两个目标对象特征值模块，用于根据两个目标对象的第一特征数据样将两个目标对象的第一特征数据样本中的每个第一特征的第一特征信息项进行匹配，4项和预设的第一特征出现次数阈值计算所述第一特征值模块还用于根据两个目标对象的第二特征数据样本确定多个第二特征的第二关联度值模块，用于根据多个第一特征值和多个第二特征值确定两个结果确定模块，用于根据所述关联度值与预设的关联度所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所5[0001]本发明涉及数据分析技术领域,并且更具体据两个目标对象的第二特征数据样本确定多个第二[0008]根据所述关联度值与预设的关联度阈值确定两个目标对象的重名人员是否为同[0014]将两个目标对象的第一特征数据样本中的每个第一特征的第一特征信息项进行6数项和预设的第一特征出现次数阈值计算所述第一特征应的第一特征出现次数项和预设的第一特征出现次数阈值计算所述第一特征的第一特征[0019]根据所述第一特征的每个第一特征信息项对应的第一特征出现次数和预设的第[0024]将两个目标对象的第二特征数据样本中的每个第二特征按照预设的规则分别提7第二特征数据样本中包括多个第二特征，第一特征是确定目标对象之间相关关系的特征，[0053]将两个目标对象的第一特征数据样本中的每个第一特征的第一特征信息项进行现次数项和预设的第一特征出现次数阈值计算所述第一特一特征信息项对应的第一特征出现次数项和预设的第一特征出现次数阈值计算所述第一8[0058]根据所述第一特征的每个第一特征信息项对应的第一特征出现次数项和预设的[0063]将两个目标对象的第二特征数据样本中的每个第二特征按照预设的规则分别提9[0087]本发明实施例一方面通过综合考虑具有重名人员的两个目标对象之间具有相关[0108]图1为本发明一示例性实施例提供的识别重名人员的方法的流程图，本实施例可[0117]在步骤102，根据两个目标对象的第一特征数据样本确定多个第一特征的第一特[0119]将两个目标对象的第一特征数据样本中的每个第一特征的第一特征信息项进行现次数项和预设的第一特征出现次数阈值计算所述第一特征的[0126]根据所述第一特征的每个第一特征信息项对应的第一特征出现次数项和预设的[0133]将两个目标对象的第二特征数据样本中的每个第二特征按照预设的规则分别提按照公司名称的核心文本确定的第二特征公司名称的特征值为1。采用核心文本计算第二[0137]在步骤103，根据多个第一特征值和多个第二特征值确定两个目标对象的关联度[0138]可选地，根据多个第一特征值和多个第二特征值确定两[0144]可选地，根据多个第一特征值和多个第二特征值确定两对两个公司的第一特征值和第二特征值进行求和得到两个公司的关联程度的准确度更高，[0155]可选地，根据多个第一特征值和多个第二特征值确定两[0156]将多个第一特征值和多个第二特征值输入目标对象关联度模型得到两个目标[0158]在步骤104，根据所述关联度值与预设的关联度阈值确定两个目标对象的重名人[0166]特征值模块202，用于根据两个目标对象的第一特征数据样本确定多个第一特征[0167]关联度值模块203，用于根据多个第一特征值和多个第二特征值确定两个目标对[0168]结果确定模块204，用于根据所述关联度值与预设的关联度阈值确定两个目标对[0170]数据采集单元211，用于分别获取两个目标对象的初始第一特征数据和初始第二[0173]可选地，所述特征值模块202用于根据两个目标对象的第一特征数据样本确定多[0174]将两个目标对象的第一特征数据样本中的每个第一特征的第一特征信息项进行现次数项和预设的第一特征出现次数阈值计算所述第一特征的[0175]可选地，所述特征值模块202根据所述第一特征的第一特征信息项对应的第一特征出现次数项和预设的第一特征出现次数阈值计算所述第一特征的第一特征值的计算公[0178]可选地，所述特征值模块202还用于当第一特征数据样本中的每个第一特征包括[0179]根据所述第一特征的每个第一特征信息项对应的第一特征出现次数项和预设的[0180]可选地，所述特征值模块202根据两个目标对象的第二特征数据样本确定多个第[0183]可选地，所述特征值模块202根据两个目标对象的第二特征数据样本确定多个第[0184]将两个目标对象的第二特征数据样本中的每个第二特征按照预设的规则分别提[0187]可选地，所述关联度值模块203根据多个第一特征值和多个第二特征值确定两个[0191]可选地，所述关联度值模块203根据多个第一特征值和多个第二特征值确定两个[0198]可选地，所述关联度值模块203根据多个第一特征值和多个第二特征值确定两个[0200]可选地，结果确定模块204根据所述关联度值与预设的关联度阈值确定两个目标定两个目标对象的关联程度以确定重名人员是否为同一个自然人的步骤与本实施例提供[0205]图4是本发明一示例性实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以是[0206]处理器401可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力[0207]存储器402可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性公开的各个实施例的软件程序的识别重名人员的方法以及