CN111158828A - 应用程序app的用户界面确定方法及装置、存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种应用程序APP的用户界面确定方法及装置、存储介质,上述方法包括:获取目标对象的多个目标属性值;其中,每一所述目标属性值用于描述所述目标对象的一个目标特征;基于预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值,确定所述目标对象所属的分类,并呈现所述分类对应的预置用户界面,因此,可以解决现有的技术只能为用户提供统一的一套UI效果展示、布局方案,或者用户只能通过手动调整来常用App功能,来满足用户需求,用户界面单一等问题,达到对新的App用户可以根据选定的条件,展示出不同个性化UI效果。
Description
技术领域
本发明涉及通信领域,具体而言,涉及一种应用程序APP的用户界面确定方法及装置、存储介质。
背景技术
现有的技术只能为用户提供统一的一套用户界面(User Interface,简称为UI)效果展示,应用此技术后,对新的手机软件(Application,简称APP)用户可以根据选定的条件,展示出不同个性化UI效果。
虽然用户可以通过手动调整来常用App功能,来满足用户需求。应用此技术后,对新的App用户可以根据选定的条件,判断出用户所属类型,展示出不同的应用布局方案,即用户可以根据选定的条件,展示出不同个性化UI效果,使用户获得更好的交互体验。
针对相关技术中,现有的技术只能为用户提供统一的一套UI效果展示、布局方案,或者用户只能通过手动调整来常用App功能,来满足用户需求,用户界面单一等问题,尚未提出有效的技术方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种应用程序APP的用户界面确定方法及装置、存储介质,以至少解决相关技术中,现有的技术只能为用户提供统一的一套UI效果展示、布局方案,或者用户只能通过手动调整来常用App功能,来满足用户需求,用户界面单一等问题。
根据本发明的一个实施例,提供了一种应用程序APP的用户界面确定方法,包括:获取目标对象的多个目标属性值;其中,每一所述目标属性值用于描述所述目标对象的一个目标特征;基于预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值,确定所述目标对象所属的分类,并呈现所述分类对应的预置用户界面。
可选地,所述基于预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值,确定所述目标对象所属的分类,包括:基于预置的属性特征分类算法模型,在所有用户界面已分类的目标对象中,确定所述多个目标属性值与已分类的目标对象的距离小于或等于设定阈值的K个目标对象;其中,所述K为奇数;在K个目标对象中确定分类一致最多的目标对象所属的目标分类,并将所述目标对象所属的分类设置为所述目标分类。
可选的,基于预置的属性特征分类算法模型,在所有已分类的目标对象中,确定所述目标属性值与已分类的目标对象的距离大于或等于设定阈值的K个目标对象,包括:基于所述预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值确定所述目标对象到M个对象的M个距离,其中,所述M个对象的用户界面已分配,M为大于K的整数;从所述M个距离中选择小于或等于设定阈值的K个对象。
可选的,基于所述预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值确定所述目标对象到M个对象的M个距离,包括:将所述多个目标属性值对应到坐标系中的目标坐标信息;获取所述M个对象的M个坐标信息;根据所述目标坐标信息和所述M个坐标信息确定所述M个距离。
根据本发明的另一个实施例,提供了一种应用程序APP的用户界面确定装置,包括:获取模块,用于获取目标对象的多个目标属性值;其中,每一所述目标属性值用于描述所述目标对象的一个目标特征;处理模块,用于基于预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值,确定所述目标对象所属的分类,并呈现所述分类对应的预置用户界面。
可选的,所述处理模块,还用于基于预置的属性特征分类算法模型,在所有用户界面已分类的目标对象中,确定所述多个目标属性值与已分类的目标对象的距离小于或等于设定阈值的K个目标对象;其中,所述K为奇数;在K个目标对象中确定分类一致最多的目标对象所属的目标分类,并将所述目标对象所属的分类设置为所述目标分类。
可选的,所述处理模块,还用于基于所述预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值确定所述目标对象到M个对象的M个距离,其中,所述M个对象的用户界面已分配,M为大于K的整数;从所述M个距离中选择小于或等于设定阈值的K个对象。
可选的,所述处理模块,还用于将所述多个目标属性值对应到坐标系中的目标坐标信息;获取所述M个对象的M个坐标信息;根据所述目标坐标信息和所述M个坐标信息确定所述M个距离。
根据本发明的又一个实施例,还提供了一种存储介质,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
根据本发明的又一个实施例,还提供了一种电子装置,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
通过本发明,获取目标对象的多个目标属性值;其中,每一所述目标属性值用于描述所述目标对象的一个目标特征;基于预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值,确定所述目标对象所属的分类,并呈现所述分类对应的预置用户界面,因此,可以解决现有的技术只能为用户提供统一的一套UI效果展示、布局方案,或者用户只能通过手动调整来常用App功能,来满足用户需求,用户界面单一等问题,达到对新的App用户可以根据选定的条件,展示出不同个性化UI效果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据相关技术的KNN算法的应用示意图;
图2是根据相关技术的KNN算法的另一应用示意图;
图3是本发明实施例的一种应用程序APP的用户界面确定方法的计算机终端的硬件结构框图;
图4是根据本发明实施例的应用程序APP的用户界面确定方法的流程图;
图5是根据本发明可选实施例的A布局展示的结构示意图;
图6是根据本发明可选实施例的B布局展示的结构示意图;
图7是根据本发明实施例的应用程序APP的用户界面确定装置的结构框图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是,本发明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。
为了更好的理解本发明的技术方案,以下对本发明实施例中涉及的KNN算法进行大致解释说明,可以理解的是:
KNN的全称是K Nearest Neighbors,意思是K个最近的邻居,是向量空间模型中最好的文本分类算法之一。
KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候,根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。
如图1所示,图中四方形的点就是要预测的那个点,假设K=3。那么KNN算法就会找到与它距离最近的三个点(这里用圆圈把它圈起来了),看看哪种类别多一些,比如这个例子中是三角形多一些,新来的四方形就归类到三角形了。
如图2所示,当K=5的时候,判定就变成不一样了。这次变成圆形多一些,所以新来的四方形被归类成圆形。因此,由附图1-2可知,就能看得出K的取值是很重要的。
本发明实施例以及可选实施例的技术方案,将KNN算法应用到了应用程序APP的用户界面确定方法过程中,具体如下所示:
本申请实施例所提供的方法实施例可以在计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在计算机终端上为例,图3是本发明实施例的一种应用程序APP的用户界面确定方法的计算机终端的硬件结构框图。如图3所示,计算机终端10可以包括一个或多个(图3中仅示出一个)处理器302(处理器302可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器304,可选地,上述计算机终端还可以包括用于通信功能的传输设备306以及输入输出设备308。本领域普通技术人员可以理解,图3所示的结构仅为示意,其并不对上述计算机终端的结构造成限定。例如,计算机终端10还可包括比图3中所示更多或者更少的组件,或者具有与图3所示等同功能或比图3所示功能更多的不同的配置。
存储器304可用于存储计算机程序,例如,应用软件的软件程序以及模块,如本发明实施例中的应用程序APP的用户界面确定方法对应的计算机程序,处理器302通过运行存储在存储器304内的计算机程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,即实现上述的方法。存储器304可包括高速随机存储器,还可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304可进一步包括相对于处理器302远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。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。
传输装置306用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中,传输装置306包括一个网络适配器(Network Interface Controller,简称为NIC),其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中,传输装置306可以为射频(Radio Frequency,简称为RF)模块,其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
在本实施例中提供了一种应用程序APP的用户界面确定方法,图4是根据本发明实施例的应用程序APP的用户界面确定方法的流程图,如图4所示,该流程包括如下步骤:
步骤S402,获取目标对象的多个目标属性值;其中,每一所述目标属性值用于描述所述目标对象的一个目标特征;
步骤S404,基于预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值,确定所述目标对象所属的分类,并呈现所述分类对应的预置用户界面。
通过上述步骤,获取目标对象的多个目标属性值;其中,每一所述目标属性值用于描述所述目标对象的一个目标特征;基于预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值,确定所述目标对象所属的分类,并呈现所述分类对应的预置用户界面,因此,可以解决现有的技术只能为用户提供统一的一套UI效果展示、布局方案,或者用户只能通过手动调整来常用App功能,来满足用户需求,用户界面单一等问题,达到对新的App用户可以根据选定的条件,展示出不同个性化UI效果。
需要说明的是,上述实施例中的属性值可以是年龄信息,学历信息,性别信息等等可以用于描述目标对象的信息,本发明实施例对此不做限定。
上述步骤S404可以有多种实现方式,在一个可选实施例中,可以通过以下技术方案实现:基于预置的属性特征分类算法模型,在所有用户界面已分类的目标对象中,确定所述多个目标属性值与已分类的目标对象的距离小于或等于设定阈值的K个目标对象;其中,所述K为奇数;在K个目标对象中确定分类一致最多的目标对象所属的目标分类,并将所述目标对象所属的分类设置为所述目标分类,即通过已分类的目标对象,根据目标属性值找到与目标对象的距离小于或等于预设阈值的K个对象,进而在K个目标对象中确定分类一致最多的目标对象所属的目标分类,并将所述目标对象所属的分类设置为所述目标分类。
具体地,以年龄信息和学历信息为例,上述步骤S404的实现方式可以有多种,在一个可选实施例中,将所述不同的目标属性值对应到坐标系中的目标坐标信息;获取所述M个对象的M个坐标信息;根据所述目标坐标信息和所述M个坐标信息确定所述M个距离,简而言之,M个对象和目标对象都是对应有属性值的,在接收到目标对象输入的属性值后,将M个对象和目标对象的属性值都对应到坐标中,进而根据KNN算法(可以理解为是上述实施例的预置的属性特征分类算法模型)确定目标对象到M个对象的距离,进一步地,M个对象中可以分别包括相同数目的不同用户界面,例如,包括A和B两种用户界面,那么M个对象可以优选是包括A用户界面的5个对象,以及B用户界面的5个对象。
对于K的取值,优选是奇数,在本发明实施例的应用程序APP的用户界面确定过程中,K的取值为5。
为了更好的理解上述应用程序APP的用户界面确定过程,以下再结合一可选实施例来确定应用程序APP的用户界面确定流程。
本发明可选实施例中,主要提供一种基于KNN算法,对新注册的App用户(相当于上述实施例的目标对象)进行分类,利用已知的该类用户最常用的App功能进行个性化UI调整,还可以用于优化所有应用布局,从而更好的提升用户体验,例如,新用户注册登录之后,首次选择系统提供的条件后(不同的条件,对应输入上述不同的属性值),系统会自动根据用户选择内容、结合k的值,判断出所属哪一类用户,根据用户类型,展示该类型对应的UI界面,此UI展示更适合该类型用户。
现以个性化布局使用场景为例,具体步骤如下:
第一步:获取已有用户分类A、B,其中,A和B对应不同的布局顺序,也可以为是一种布局方式,其中,
A布局展示,如图5所示,依次展示:冰箱智控、放松享受、天气早知道、蓝牙电话、生活相册、吃好一点、定时工具、互联互通。
B布局展示,如图6所示,依次展示:互联互通、冰箱智控、天气早知道、放松享受、吃好一点、生活相册、定时工具、蓝牙电话。
第二步:根据已有的样本数据,后台设定合理的k值;
K值作用:根据k的值获取的数据个数所对应的分类,决定新用户所属分类。
为了便于判断,k值需取奇数值。当增大k的时候,一般错误率会先降低,因为有周围更多的样本可以作为参考,分类效果会变好。当k值更大的时候,错误率会更高,因此需要获取k的合理值。
第三步:提供以下条件,进而接收新注册用户输入的属性值,如下表1所示;
条件属性值:
表1
第四步:新用户根据所选条件结合k值,得出该用户属于哪个分类,其中,设k=5时为合理k值;新用户输入属性值设x和y;根据以下公式遍历已有分类A、B的元组,计算新用户到每个分类元组的距离;
L代表所得出距离;x、y代表新用户所对应的坐标值;x2、y2代表元组的坐标值;设定A(A1、A2、A3、A4)、B(B1、B2、B3、B4)类元组所对应x、y坐标值,如下表2所示。
序号 | 坐标点名称 | x<sub>2</sub>坐标 | y<sub>2</sub>坐标 |
1 | A1 | 3 | 7 |
2 | A2 | 5 | 10 |
3 | A3 | 2 | 9 |
4 | A4 | 9 | 8 |
5 | B1 | 12 | 16 |
6 | B2 | 15 | 20 |
7 | B3 | 11 | 18 |
8 | B4 | 19 | 20 |
表2
新用户输入属性值设x=11,y=13;按以上计算公式得出距离,如下表3所示。
序号 | 坐标点名称 | x<sub>2</sub>坐标 | y<sub>2</sub>坐标 | 距离 |
1 | A1 | 3 | 7 | 10 |
2 | A2 | 5 | 10 | 6.708203932 |
3 | A3 | 2 | 9 | 9.848857802 |
4 | A4 | 9 | 8 | 5.385164807 |
5 | B1 | 12 | 16 | 3.16227766 |
6 | B2 | 15 | 20 | 8.062257748 |
7 | B3 | 11 | 18 | 5 |
8 | B4 | 19 | 20 | 10.63014581 |
表3
需要说明的是,上述y和y2的取值仅是一种示例,不同的取值对应的是不同的学历信息,实际y的取值有可能不同,本发明实施例对此不作限定。
按距离由小到大排序,可使用冒泡排序法等方法进行排序;由于K=5,获取前5个元组值对应的元组分类,如下表4所示,其中3个属于为B类、2个属于A类,新用户属于多类,此用户属于B类用户,即对于属性值设x=11,y=13的用户界面结果如下表5所示。
表4
表5
综上,通过本发明实施例,对新注册的App用户,通过选择条件,结合k的值,根据新用户选择不同属性值,结合设定的k值,判断出该用户的所属分类,判断出该用户属于哪一类用户,展示出该类用户对应的UI界面,为用户展示出相应的应用布局,节约时间,使用户获取到更高效的交互体验。
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,本发明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终端设备(可以是手机,计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
在本实施例中还提供了一种应用程序APP的用户界面确定装置,该装置用于实现上述实施例及优选实施方式,已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的,术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现,但是硬件,或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图7是根据本发明实施例的应用程序APP的用户界面确定装置的结构框图,如图7所示,该装置包括:
(1)获取模块72,用于获取目标对象的多个目标属性值;其中,每一所述目标属性值用于描述所述目标对象的一个目标特征;
(2)处理模块74,用于基于预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值,确定所述目标对象所属的分类,并呈现所述分类对应的预置用户界面。
通过上述装置,获取目标对象的多个目标属性值;其中,每一所述目标属性值用于描述所述目标对象的一个目标特征;基于预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值,确定所述目标对象所属的分类,并呈现所述分类对应的预置用户界面,因此,可以解决现有的技术只能为用户提供统一的一套UI效果展示、布局方案,或者用户只能通过手动调整来常用App功能,来满足用户需求,用户界面单一等问题,达到对新的App用户可以根据选定的条件,展示出不同个性化UI效果。
将KNN算法引入到确定用户界面的过程中,通过获取目标对象对应的不同属性值,其中,不同目标属性值用于描述所述目标对象的不同特征;基于KNN算法,根据所述不同的属性值确定所述目标对象到M个对象的M个距离,其中,所述M个对象的用户界面是已知的;从所述M个距离中选择出距离所述目标对象最小的K个对象,并根据所述K个对象的用户界面确定所述目标对象的用户界面,即利用已知用户界面的M个对象中,通过KNN算法确定出距离目标对象最小的K个对象,并根据所述K个对象的用户界面确定所述目标对象的用户界面。
可选的,所述处理模块,还用于基于预置的属性特征分类算法模型,在所有用户界面已分类的目标对象中,确定所述多个目标属性值与已分类的目标对象的距离小于或等于设定阈值的K个目标对象;其中,所述K为奇数;在K个目标对象中确定分类一致最多的目标对象所属的目标分类,并将所述目标对象所属的分类设置为所述目标分类。
可选的,所述处理模块,还用于基于所述预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值确定所述目标对象到M个对象的M个距离,其中,所述M个对象的用户界面已分配,M为大于K的整数;从所述M个距离中选择小于或等于设定阈值的K个对象。
需要说明的是,上述获取模块72中的属性值可以是年龄信息,学历信息,性别信息等等可以用于描述目标对象的信息,本发明实施例对此不做限定。具体地,以年龄信息和学历信息为例,上述处理模块74的实现方式可以有多种,在一个可选实施例中,确定模块还用于将不同的目标属性值对应到坐标系中的目标坐标信息;获取M个对象的M个坐标信息;根据目标坐标信息和M个坐标信息确定M个距离。简而言之,M个对象和目标对象都是对应有属性值的,在接收到目标对象输入的属性值后,将M个对象和目标对象的属性值都对应到坐标中,进而根据KNN算法确定目标对象到M个对象的距离,进一步地,M个对象中可以分别包括相同数目的不同用户界面,例如,包括A和B两种用户界面,那么M个对象可以优选是包括A用户界面的5个对象,以及B用户界面的5个对象。对于K的取值,优选是奇数,在本发明实施例的应用程序APP的用户界面确定过程中,K的取值为5。
需要说明的是,上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的,对于后者,可以通过以下方式实现,但不限于此:上述模块均位于同一处理器中;或者,上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
本发明的实施例还提供了一种存储介质,该存储介质中存储有计算机程序,其中,该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,获取目标对象的多个目标属性值;其中,每一所述目标属性值用于描述所述目标对象的一个目标特征;
S2,基于预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值,确定所述目标对象所属的分类,并呈现所述分类对应的预置用户界面。
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(Read-Only Memory,简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本发明的实施例还提供了一种电子装置,包括存储器和处理器,该存储器中存储有计算机程序,该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地,上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备,其中,该传输设备和上述处理器连接,该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地,在本实施例中,上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤:
S1,获取目标对象的多个目标属性值;其中,每一所述目标属性值用于描述所述目标对象的一个目标特征;
S2,基于预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值,确定所述目标对象所属的分类,并呈现所述分类对应的预置用户界面。
可选地,本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例,本实施例在此不再赘述。
显然,本领域的技术人员应该明白,上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个的计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,并且在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种应用程序APP的用户界面确定方法,其特征在于,包括:
获取目标对象的多个目标属性值;其中,每一所述目标属性值用于描述所述目标对象的一个目标特征;
基于预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值,确定所述目标对象所属的分类,并呈现所述分类对应的预置用户界面。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值,确定所述目标对象所属的分类,包括:
基于预置的属性特征分类算法模型,在所有用户界面已分类的目标对象中,确定所述多个目标属性值与已分类的目标对象的距离小于或等于设定阈值的K个目标对象;其中,所述K为奇数;
在K个目标对象中确定分类一致最多的目标对象所属的目标分类,并将所述目标对象所属的分类设置为所述目标分类。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,基于预置的属性特征分类算法模型,在所有已分类的目标对象中,确定所述目标属性值与已分类的目标对象的距离大于或等于设定阈值的K个目标对象,包括:
基于所述预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值确定所述目标对象到M个对象的M个距离,其中,所述M个对象的用户界面已分配,M为大于K的整数;
从所述M个距离中选择小于或等于设定阈值的K个对象。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,基于所述预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值确定所述目标对象到M个对象的M个距离,包括:
将所述多个目标属性值对应到坐标系中的目标坐标信息;
获取所述M个对象的M个坐标信息;
根据所述目标坐标信息和所述M个坐标信息确定所述M个距离。
5.一种应用程序APP的用户界面确定装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标对象的多个目标属性值;其中,每一所述目标属性值用于描述所述目标对象的一个目标特征;
处理模块,用于基于预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值,确定所述目标对象所属的分类,并呈现所述分类对应的预置用户界面。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述处理模块,还用于基于预置的属性特征分类算法模型,在所有用户界面已分类的目标对象中,确定所述多个目标属性值与已分类的目标对象的距离小于或等于设定阈值的K个目标对象;其中,所述K为奇数;在K个目标对象中确定分类一致最多的目标对象所属的目标分类,并将所述目标对象所属的分类设置为所述目标分类。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述处理模块,还用于基于所述预置的属性特征分类算法模型,根据所述多个目标属性值确定所述目标对象到M个对象的M个距离,其中,所述M个对象的用户界面已分配,M为大于K的整数;从所述M个距离中选择小于或等于设定阈值的K个对象。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述处理模块,还用于将所述多个目标属性值对应到坐标系中的目标坐标信息;获取所述M个对象的M个坐标信息;根据所述目标坐标信息和所述M个坐标信息确定所述M个距离。
9.一种计算机可读的存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至4任一项中所述的方法。
10.一种电子装置,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至4任一项中所述的方法。
Priority Applications (1)
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