一种对象类型的确定方法和装置

技术领域

本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种对象类型的确定方法和装置。

背景技术

当前在政务行业相关委办局如：住建局、商务局、金融办等单位需对管辖范围内的相关企业进行管理、指导和调查等工作，其中对辖区内的企业进行综合评价极为重要，综合评价是对一个复杂系统的多个指标进行总体评价的方法，在相关技术中，一般采用人工评价的方法评价目标对象的对象类型，比如评价某一企业的企业综合排名，在实现本公开构思的过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：企业综合评价中由于各地标准不一，业务人员参差不齐，制定的指标各不相同，没有形成一种有效的企业综合评价方法，造成了在确定待评价的目标对象的对象类型时准确率非常低。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请提供了一种对象类型的确定方法，以至少解决相关技术中确定目标对象的对象类型的在准确率较低的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种对象类型的确定方法，包括：确定目标对象对应的多个特征维度，并获取所述特征维度的多类目标数据信息；根据所述特征维度的多类所述目标数据信息确定所述特征维度对应的特征值；根据多个所述特征维度的所述特征值确定所述目标对象的对象类型。

可选地，根据多个所述特征维度的所述特征值确定所述目标对象的所述对象类型包括：确定每个所述特征维度对应的目标权重信息；基于每个所述特征维度对应的所述目标权重信息和所述特征值通过第一模型确定所述目标对象的所述对象类型。

可选地，确定每个所述特征维度对应的所述目标权重信息包括：通过第一赋权法确定每个所述特征维度对应的第一权重信息，其中，所述第一赋权法表示根据经验值确定所述特征维度的权重信息；通过第二赋权法确定每个所述特征维度对应的第二权重信息，其中，所述第二赋权法表示根据与所述特征维度关联的目标参数确定所述特征维度的权重信息；根据所述第一权重信息以及所述第二权重信息确定所述特征维度对应的所述目标权重信息。

可选地，获取所述特征维度的多类所述目标数据信息包括：获取所述目标对象的初始数据信息，以及与所述目标对象对应的目标业务需求；根据所述目标业务需求在所述初始数据信息中提取参考数据信息；根据聚类算法在所述参考数据信息中确定每个所述特征维度对应的多类所述目标数据信息。

可选地，根据所述特征维度的多类所述目标数据信息确定所述特征维度对应的所述特征值包括：对所述目标数据信息进行同度量处理，以得到处理后的所述目标数据信息；根据处理后的所述目标数据信息使用第二模型确定与所述特征维度对应的所述特征值。

可选地，根据多个所述特征维度的所述特征值确定所述目标对象的所述对象类型之后，所述方法还包括以下至少之一：将所述目标对象以及所述目标业务需求与以下信息至少之一对应存储在目标数据库中：所述特征维度、所述特征值、所述对象类型；将所述对象类型发送至目标终端；展示所述对象类型。

可选地，确定所述目标对象对应的多个所述特征维度包括：获取与所述目标对象对应的目标业务需求；根据所述目标业务需求在特征数据库中确定与所述目标对象对应的所述特征维度。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种对象类型的确定装置，包括：处理模块，用于确定目标对象对应的多个特征维度，并获取所述特征维度的多类目标数据信息；第一确定模块，用于根据所述特征维度的多类所述目标数据信息确定所述特征维度对应的特征值；第二确定模块，用于根据多个所述特征维度的所述特征值确定所述目标对象的对象类型。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，程序运行时执行上述的方法。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器通过计算机程序执行上述的方法。

在本申请实施例中，采用确定目标对象对应的多个特征维度，并获取特征维度的多类目标数据信息；根据特征维度的多类目标数据信息确定特征维度对应的特征值；根据多个特征维度的特征值确定目标对象的对象类型的方式，在对目标对象的对象类型进行确定时，会根据目标对象对应的特征维度进行评价，不同的目标对象对应于不同的特征维度，通过确定目标对象对应的特征维度，并且获取目标对象的与特征维度对应的目标数据信息，通过目标数据信息计算对应的特征维度的特征值，并通过特征维度的特征值来确定目标对象的对象类型，而不是现有技术中的人为确定目标对象的对象类型，从而实现了提高确定目标对象的对象类型的准确率的技术效果，进而解决了确定目标对象的对象类型的在准确率较低的技术问题。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本申请实施例的对象类型的确定方法的硬件环境的示意图；

图2是根据本申请实施例的一种可选的对象类型的确定方法的流程图；

图3是根据本申请实施例的一种可选的对象类型的确定流程图；

图4是根据本申请实施例的一种可选的对象类型的确定装置的示意图；

图5是根据本申请实施例的一种电子装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本申请实施例的一方面，提供了一种对象类型的确定的方法实施例。

可选地，在本实施例中，上述对象类型的确定方法可以应用于如图1所示的由终端101和服务器103所构成的硬件环境中。图1是根据本申请实施例的对象类型的确定方法的硬件环境的示意图，如图1所示，服务器103通过网络与终端101进行连接，可用于为终端或终端上安装的客户端提供服务(确定目标对象的对象类型服务)，可在服务器上或独立于服务器设置数据库，用于为服务器103提供数据存储服务，上述网络包括但不限于：广域网、城域网或局域网，终端101并不限定于PC、手机、平板电脑等。本申请实施例的对象类型的确定方法可以由服务器103来执行，也可以由终端101来执行，还可以是由服务器103和终端101共同执行。其中，终端101执行本申请实施例的对象类型的确定方法也可以是由安装在其上的客户端来执行。

图2是根据本申请实施例的一种可选的对象类型的确定方法的流程图，如图2所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤S202，确定目标对象对应的多个特征维度，并获取所述特征维度的多类目标数据信息；

步骤S204，根据所述特征维度的多类所述目标数据信息确定所述特征维度对应的特征值；

步骤S206，根据多个所述特征维度的所述特征值确定所述目标对象的对象类型。

通过上述步骤S202至步骤S206，在对目标对象的对象类型进行确定时，会根据目标对象对应的特征维度进行评价，不同的目标对象对应于不同的特征维度，通过确定目标对象对应的特征维度，并且获取目标对象的与特征维度对应的目标数据信息，通过目标数据信息计算对应的特征维度的特征值，并通过特征维度的特征值来确定目标对象的对象类型，而不是现有技术中的人为确定目标对象的对象类型，从而实现了提高确定目标对象的对象类型的准确率的技术效果，进而解决了确定目标对象的对象类型的在准确率较低的技术问题。

在步骤S202提供的技术方案中，目标对象可以但不限于包括公司、社团、团体、个人等等。

可选地，在本实施例中，目标对象的特征维度可以但不限于包括发展、运行的风险、活跃度等等，比如：当目标对象为某一个企业时，该企业对应的特征维度可以包括企业发展、运行风险、企业活跃度，当目标对象为某一个人时，特征维度可以包括人物性格、消费水平等等。

可选地，在本实施例中，目标数据信息时目标对象的基本的数据信息，比如当目标对象是某个公司时，目标数据信息可以但不限与包括该公司的工商信息、股东信息、主要人员、分支机构、年报信息、税务评级、严重违法、司法协助、失信人、开庭公告、裁判文书、法院公告、被执行人、抽查检查、环保处罚、行政处罚、工程异常、经营异常、动产抵押、司法拍卖、股权出质、欠税信息、专利、商标信息、对外投资、招投标、网站备案、著作权、融资历史、行政许可、资质证书、软件著作权、进出口信用等等。

在步骤S204提供的技术方案中，在确定特征维度的维度值时，需要在目标对象的一些基本数据信息中选择与特征维度对应的目标数据信息，比如：在确定企业发展指数这一特征维度的特征值时，就需要用到包括融资历史、投资事件、购地信息、招投标信息、资质证书、进出口信用、商标信息、网站备案、企业著作专利等数据信息，在确定企业活跃指数之一特征维度的特征值时，就需要用到包括企业变更信息、舆情动态、招聘信息、抽查检查等数据信息。

在步骤S206提供的技术方案中，对象类型可以但不限与包括目标对象的综合得分、目标对象在行业内的综合排名、目标对象的等级等等。

作为一种可选的实施例，根据多个所述特征维度的所述特征值确定所述目标对象的所述对象类型包括：

S11，确定每个所述特征维度对应的目标权重信息；

S12，基于每个所述特征维度对应的所述目标权重信息和所述特征值通过第一模型确定所述目标对象的所述对象类型。

可选地，在本实施例中，第一模型可以但不限于包括数学模型、神经网络模型等等，该模型可根据输入的特征维度的特征值和每个特征值所占的权重信息生成对应的对象类型，比如，通过该模型输出一个数值，可将该数值作为目标对象的得分，也可根据该数值生成一个对应的等级信息，本方案对此不作限定。

通过以上步骤，通过对特征维度的特征值设置权重信息，在根据特征维度确定目标对象的对象类型时，通过权重信息确定特征维度的重要程度，从而使得得到的对象类型更加科学可靠。

作为一种可选的实施例，确定每个所述特征维度对应的所述目标权重信息包括：

S21，通过第一赋权法确定每个所述特征维度对应的第一权重信息，其中，所述第一赋权法表示根据经验值确定所述特征维度的权重信息；

S22，通过第二赋权法确定每个所述特征维度对应的第二权重信息，其中，所述第二赋权法表示根据与所述特征维度关联的目标参数确定所述特征维度的权重信息；

S23，根据所述第一权重信息以及所述第二权重信息确定所述特征维度对应的所述目标权重信息。

可选地，在本实施例中，第一赋值法可以但不限于包括主观赋值法，比如，将相关行业的专家对各个特征维度的重视程度来确定各个特征维度的第一权重值，重视程度越大权重值大，并将每个第一权重值与特征维度进行对应存储，在使用时根据特征维度调取对应的第一权重值。

可选地，在本实施例中，第二赋值法可以但不限包括客观赋值法，可以通过判断确定特征维度的特征值时所使用的目标数据信息的数量来确定特征维度的第二权重信息，比如在计算企业活跃指数的特征值时用到三个目标数据信息，分别为舆情动态信息、招聘信息、抽查检查信息，在计算企业发展指数的特征值时用到两个目标数据信息，分别是商标信息、网站备案信息，则确定企业活跃指数的权重大于企业发展指数。

可选地，在本实施例中，通过第二赋权法确定各个特征维度对应的第二权重信息的方法还可以是通过判断各个特征维度和目标对象的目标参数联系程度来确定的，目标参数与特征维度的联系程度越大，则该特征维度的权重越大，目标参数可以但不限于包括目标对象的财务发展指数、财务风险指数、舆情指数等，其中财务发展指数可由传统的财务模型杜邦分析模型与Z-score(Z分数)模型的计算结果共同得出，财务风险指数可由孤立森林算法与XGBoost(eXtreme Gradient Boosting，极端梯度提升)算法共同给出。

可选地，在本实施例中，通过对两种赋权方法的权重信息进行比对和修正，使得目标权重信息既考虑到了客观情况，也考虑到了主观情况，从而使得确定的目标权重信息更加的真实，可靠。

作为一种可选的实施例，获取所述特征维度的多类所述目标数据信息包括：

S31，获取所述目标对象的初始数据信息，以及与所述目标对象对应的目标业务需求；

S32，根据所述目标业务需求在所述初始数据信息中提取参考数据信息；

S33，根据聚类算法在所述参考数据信息中确定每个所述特征维度对应的多类所述目标数据信息。

可选地，在本实施例中，目标业务需求可以但不限于获取的由其他设备所输入的业务需求，或者，对目标文件进行分析后得到的业务需求，该目标文件可以是多媒体文件。

可选地，在本实施例中，初始数据信息为目标对象的全部数据信息，在初始数据中包含了部分确定特征维度的特征值时不需要的数据信息。

可选地，在本实施例中，使用聚类算法在参考数据信息中确定各个特征维度对应的目标数据信息，在聚类算法中提前输入多个类别，并输入每个类别的特征描述，从而可得到各个特征维度的目标数据信息。

通过以上步骤，根据业务需求在目标对象的初始数据中筛选出与目标业务信息匹配的参考数据信息，并使用聚类算法模型将各个数据聚到对应的特征维度的类别下，得到各个特征维度对应的目标数据信息，提高了确定每个特征维度对应的目标数据信息的准确率，进而提高了最终结果的可靠性。

作为一种可选的实施例，根据所述特征维度的多类所述目标数据信息确定所述特征维度对应的所述特征值包括：

S41，对所述目标数据信息进行同度量处理，以得到处理后的所述目标数据信息；

S42，根据处理后的所述目标数据信息使用第二模型生成与所述特征维度对应的所述特征值。

可选地，在本实施例中，第二模型可以但不限于包括训练好的神经网络模型或者设计好的数学模型。

可选地，在本实施例中，因不同数据的度量单位不同，因此通过对目标数据信息进行同度量处理以消除目标数据信息的量纲影响，同度量处理方法可以但不限与包括：相对化处理、函数化处理、标准化处理等。

作为一种可选的实施例，根据多个所述特征维度的所述特征值确定所述目标对象的所述对象类型之后，所述方法还包括以下至少之一：

S51，将所述目标对象以及所述目标业务需求与以下信息至少之一对应存储在目标数据库中：所述特征维度、所述特征值、所述对象类型；

S52，将所述对象类型发送至目标终端；

S53，展示所述对象类型。

可选地，在本实施例中，目标数据库用于将目标对象和目标业务需求与特征维度、特征值以及确定的目标对象的对象类型等进行对应存储，方便下次使用时的快速调取，以及确定其他属性相似的目标对象的对象类型时进行参考。

可选地，在本实施例中，目标终端可以但不限于包括手机、平板电脑、笔记本电脑等。

可选地，在本实施例中，展示对象类型可以是通过目标终端的屏幕对确定好的对象类型进行展示。

作为一种可选的实施例，确定所述目标对象对应的多个所述特征维度包括：

S61，获取与所述目标对象对应的目标业务需求；

S62，根据所述目标业务需求在特征数据库中确定与所述目标对象对应的所述特征维度。

可选地，在本实施例中，特征数据库中对应存储了目标业务需求和特征维度，特征数据库中的目标业务需求和特征维度的对应关系可以但不限于是根据相关规范预先设定的。

图3是根据本申请实施例的一种可选的对象类型的确定流程图，如图3所示：

S301，目标业务需求可以但不限于获取的由其他设备所输入的业务需求，或者，对目标文件进行分析后得到的业务需求，该目标文件可以是多媒体文件。

S302，通过梳理得到的目标业务需求匹配出指标数据库中的目标指标，指标数据库是预先建立的对应存储了业务需求和指标的数据库。

S303，获取目标对象的全部数据信息，该数据信息包括工商信息、股东信息、主要人员、分支机构、年报信息、税务评级、严重违法、司法协助、失信人、开庭公告、裁判文书、法院公告、被执行人、抽查检查、环保处罚、行政处罚、工程异常、经营异常、动产抵押、司法拍卖、股权出质信息等等，通过聚类算法在全部数据信息中聚类出目标指标对应的目标数据信息，使用目标数据信息进行计算得到目标指标对应的指标值。

S304，通过确定目标指标的指标值时使用的目标数据信息的数量确定各个目标指标的权重信息，目标数据信息越多，对应的权重值越大，还可以通过比对目标指标与目标参数的关联性来确定目标指标的权重值，目标参数可以但不限于包括目标对象的财务发展指数、财务风险指数、舆情指数等，目标参数与目标指数的关联性越大，则对应的权重值越大。

S305，根据目标指标的指标值和目标指标的权重信息使用目标模型确定目标对象的对象类型，目标模型可以是设计好的数学模型或者是训练好的神经网络模型等。

S306，将得到的对象类型进行展示，可以通过目标终端设备的屏幕进行展示，并将得到的对象类型、涉及到的指标、目标模型等对应存储在目标数据库中。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述对象类型的确定方法的对象类型的确定装置。图4是根据本申请实施例的一种可选的对象类型的确定装置的示意图，如图4所示，该装置可以包括：

处理模块42，用于确定目标对象对应的多个特征维度，并获取所述特征维度的多类目标数据信息；

第一确定模块44，用于根据所述特征维度的多类所述目标数据信息确定所述特征维度对应的特征值；

第二确定模块46，用于根据多个所述特征维度的所述特征值确定所述目标对象的对象类型。

需要说明的是，该实施例中的处理模块42可以用于执行本申请实施例中的步骤S202，该实施例中的第一确定模块44可以用于执行本申请实施例中的步骤S204，该实施例中的第二确定模块46可以用于执行本申请实施例中的步骤S206。

此处需要说明的是，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在如图1所示的硬件环境中，可以通过软件实现，也可以通过硬件实现。

通过上述模块，可以解决了确定目标对象的对象类型的在准确率较低的技术问题，进而达到提高确定目标对象的对象类型的准确率的技术效果。

可选地，所述第二确定模块包括：第一确定单元，用于确定每个所述特征维度对应的目标权重信息；第二确定单元，用于基于每个所述特征维度对应的所述目标权重信息和所述特征值通过第一模型确定所述目标对象的所述对象类型。

可选地，所述第一确定单元用于：通过第一赋权法确定每个所述特征维度对应的第一权重信息，其中，所述第一赋权法表示根据经验值确定所述特征维度的权重信息；通过第二赋权法确定每个所述特征维度对应的第二权重信息，其中，所述第二赋权法表示根据与所述特征维度关联的目标参数确定所述特征维度的权重信息；根据所述第一权重信息以及所述第二权重信息确定所述特征维度对应的所述目标权重信息。

可选地，所述处理模块包括：第一获取单元，用于获取所述目标对象的初始数据信息，以及与所述目标对象对应的目标业务需求；提取单元，用于根据所述目标业务需求在所述初始数据信息中提取参考数据信息；第三确定单元，用于根据聚类算法在所述参考数据信息中确定每个所述特征维度对应的多类所述目标数据信息。

可选地，所述第一确定模块包括：处理单元，用于对所述目标数据信息进行同度量处理，以得到处理后的所述目标数据信息；第四确定单元，用于根据处理后的所述目标数据信息使用第二模型确定与所述特征维度对应的所述特征值。

可选地，所述装置还包括以下至少之一：存储模块，用于根据多个所述特征维度的所述特征值确定所述目标对象的所述对象类型之后，将所述目标对象以及所述目标业务需求与以下信息至少之一对应存储在目标数据库中：所述特征维度、所述特征值、所述对象类型；发送模块，用于将所述对象类型发送至目标终端；展示模块，用于展示所述对象类型。

可选地，所述处理模块包括：第二获取单元，用于获取与所述目标对象对应的目标业务需求；第五确定单元，用于根据所述目标业务需求在特征数据库中确定与所述目标对象对应的所述特征维度。

此处需要说明的是，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在如图1所示的硬件环境中，可以通过软件实现，也可以通过硬件实现，其中，硬件环境包括网络环境。

根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述对象乐行的确定方法的电子装置。

图5是根据本申请实施例的一种电子装置的结构框图，如图5所示，该电子装置可以包括：一个或多个(图中仅示出一个)处理器501、存储器503、以及传输装置505，如图5所示，该电子装置还可以包括输入输出设备507。

其中，存储器503可用于存储软件程序以及模块，如本申请实施例中的对象类型的确定方法和装置对应的程序指令/模块，处理器501通过运行存储在存储器503内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的对象类型的确定方法。存储器503可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器503可进一步包括相对于处理器501远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

上述的传输装置505用于经由一个网络接收或者发送数据，还可以用于处理器与存储器之间的数据传输。上述的网络具体实例可包括有线网络及无线网络。在一个实例中，传输装置505包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过网线与其他网络设备与路由器相连从而可与互联网或局域网进行通讯。在一个实例中，传输装置505为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

其中，具体地，存储器503用于存储应用程序。

处理器501可以通过传输装置505调用存储器503存储的应用程序，以执行下述步骤：

采用本申请实施例，提供了一种对象类型的确定方法和装置的方案。在对目标对象的对象类型进行确定时，会根据目标对象对应的特征维度进行评价，不同的目标对象对应于不同的特征维度，通过确定目标对象对应的特征维度，并且获取目标对象的与特征维度对应的目标数据信息，通过目标数据信息计算对应的特征维度的特征值，并通过特征维度的特征值来确定目标对象的对象类型，而不是现有技术中的人为确定目标对象的对象类型，从而实现了提高确定目标对象的对象类型的准确率的技术效果，进而解决了确定目标对象的对象类型的在准确率较低的技术问题。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解，图5所示的结构仅为示意，电子装置可以是智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(MobileInternet Devices，MID)、PAD等电子设备。图5其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，电子装置还可包括比图5中所示更多或者更少的组件(如网络接口、显示装置等)，或者具有与图5所示不同的配置。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令电子设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(RandomAccess Memory，RAM)、磁盘或光盘等。

本申请的实施例还提供了一种存储介质。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以用于执行对象类型的确定方法的程序代码。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于上述实施例所示的网络中的多个网络设备中的至少一个网络设备上。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：确定目标对象对应的多个特征维度，并获取所述特征维度的多类目标数据信息；根据所述特征维度的多类所述目标数据信息确定所述特征维度对应的特征值；根据多个所述特征维度的所述特征值确定所述目标对象的对象类型。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

上述实施例中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。