[發明專利]數據處理方法及裝置

有效

• 申請號: 201710524501.3
• 申請日: 2017-06-30
• 公開（公告）號: CN109214543B
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發明（設計）人: 唐睿明;郭慧豐;李震國;何秀強
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 羅振安

本申請公開了一種數據處理方法及裝置，屬于計算機技術領域。所述方法包括：獲取多個特征數據；自動對多個特征數據進行兩種不同的非線性組合處理得到兩組處理數據，其中，兩組處理數據包括一組高階數據和一組低階數據，高階數據與多個特征數據中m個特征數據的非線性組合相關，低階數據與多個特征數據中n個特征數據的非線性組合相關，m≥3，m＞n≥2；根據多個目標數據確定預測數據，多個目標數據包括兩組處理數據。本申請解決了相關技術確定的預測數據的準確度較低的問題，提高了預測數據的準確度，本申請用于數據處理。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別涉及一種數據處理方法及裝置。

背景技術

隨著計算機技術的發展，人們在對可動態變化的事物(例如某一網站的訪問次數、某一文件的下載量、應用商城中某一應用的圖標的點擊率或視頻網站中某一視頻的點擊率)進行分析時，通常可以獲取事物的多個特征數據(特征數據用于表征事物的屬性)，并對該多個特征數據進行處理，得到用于表征該事物的發展方向的預測數據。

相關技術中，人們可以向數據處理裝置輸入事物的多個特征數據，數據處理裝置能夠對事物的多個特征數據進行高階非線性組合處理，得到多個高階數據，并根據該多個高階數據確定預測數據，其中，高階數據為該多個特征數據中至少三個特征數據的非線性組合。例如，數據處理裝置可以對應用商城中某一應用的多個特征數據進行高階非線性組合處理，得到用于表征該應用的圖標的點擊率的預測數據，根據該預測數據可以確定該應用的推薦優先級。

由于相關技術中的預測數據是數據處理裝置基于多個高階數據得到的，而準確的預測需要基于大量的數據來實現，上述多個高階數據的數據量依然無法滿足準確預測需求，因此，相關技術確定的預測數據的準確度較低。

發明內容

為了解決相關技術確定的預測數據的準確度較低的問題，本申請提供了一種數據處理方法及裝置。所述技術方案如下：

第一方面，提供了一種數據處理方法，所述方法包括：獲取多個特征數據；自動對所述多個特征數據進行兩種不同的非線性組合處理得到兩組處理數據，其中，所述兩組處理數據包括一組高階數據和一組低階數據，所述高階數據與所述多個特征數據中m個特征數據的非線性組合相關，所述低階數據與所述多個特征數據中n個特征數據的非線性組合相關，m≥3，m＞n≥2；根據多個目標數據確定預測數據，所述多個目標數據包括所述兩組處理數據。

相關技術中對多個特征數據進行一種非線性組合處理(高階非線性組合處理)能夠得到的一組處理數據(包括至少一個高階數據)；而本申請能夠自動對多個特征數據進行兩種不同的非線性組合處理(高階非線性組合處理和低階非線性組合處理)并得到兩組處理數據。也即是，本申請中得到的兩組處理數據的數據量大于相關技術中得到的一組處理數據的數據量，且準確的預測需要基于大量的數據來實現，因此，本申請中基于兩組處理數據得到的預測數據的準確度高于相關技術中基于一組處理數據得到的預測數據的準確度。

可選的，所述自動對所述多個特征數據進行兩種不同的非線性組合處理得到兩組處理數據，包括：自動對所述多個特征數據進行高階非線性組合處理，得到所述一組高階數據；自動對所述多個特征數據進行低階非線性組合處理，得到所述一組低階數據。

需要說明的是，在獲取到多個特征數據后，如果對該多個特征數據中的一部分特征數據進行高階非線性組合處理得到的高階數據的個數為第一個數，對該多個特征數據中的另一部分特征數據進行低階非線性組合處理得到的低階數據的個數為第二個數，則最終確定預測數據所基于的目標數據的個數等于第一個數與第二個數之和。如果對該多個數據進行高階非線性組合處理，則得到的高階數據的個數大于第一個數，且對該多個數據也進行低階非線性組合處理，則得到的低階數據的個數大于第二個數，且最終確定預測數據所基于的目標數據的個數也大于第一個數與第二個數之和。也即是，在對多個特征數據分別進行高階非線性組合處理以及低階非線性組合處理時，最終確定預測數據所基于的目標數據的個數就會較多，預測數據的準確度就會越高。