[發明專利]一種數據處理方法、裝置及服務器

有效

• 申請號: 201810074460.7
• 申請日: 2018-01-25
• 公開（公告）號: CN108304526B
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發明（設計）人: 黎新
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06Q50/00
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;熊永強

本發明實施例提供了一種數據處理方法、裝置及服務器，其中方法包括：獲取目標用戶的歷史行為數據和關系網絡數據；利用行為分析模型對所述歷史行為數據進行建模處理，得到所述目標用戶的興趣特征向量；利用關系分析模型對所述關系網絡數據進行建模處理，得到所述目標用戶的關系特征向量；對所述興趣特征向量和所述關系特征向量進行融合處理，生成所述目標用戶的描述向量。通過本發明實施例可以提高對用戶進行描述時的完整度和準確度。

技術領域

本發明涉及互聯網技術領域，尤其涉及一種數據處理方法、裝置及服務器。

背景技術

用戶建模對互聯網產品有著非常重要的作用，一方面可以幫助互聯網產品運營提升對用戶群體的理解，例如用戶的年齡和性別的構成，職業和學歷的分布等，另一方面還可以根據用戶的屬性、興趣信息為用戶提供個性化服務。例如，利用用戶的搜索數據(query)，挖掘用戶的興趣已經在搜索引擎平臺、電商平臺、社交平臺等上面有所應用。目前主要是基于關鍵詞詞頻向量來描述用戶的興趣，然而由于關鍵詞詞頻向量包含的是各個關鍵字及其出現的次數這兩方面信息，且關鍵字之間是孤立的，無法體現關鍵詞之間的語義相關性，導致對用戶的描述比較單一，不夠深入，準確度較低。

發明內容

本發明實施例提供了一種數據處理方法、裝置及服務器，可以提高對用戶進行描述時的完整度和準確度。

本發明實施例第一方面提供了一種數據處理方法，包括：

獲取目標用戶的歷史行為數據和關系網絡數據。

利用行為分析模型對所述歷史行為數據進行建模處理，得到所述目標用戶的興趣特征向量。

利用關系分析模型對所述關系網絡數據進行建模處理，得到所述目標用戶的關系特征向量。

對所述興趣特征向量和所述關系特征向量進行融合處理，生成所述目標用戶的描述向量。

本發明實施例第二方面提供了一種數據處理裝置，包括：

獲取單元，用于獲取目標用戶的歷史行為數據和關系網絡數據。

處理單元，用于利用行為分析模型對所述歷史行為數據進行建模處理，得到所述目標用戶的興趣特征向量。

所述處理單元，還用于利用關系分析模型對所述關系網絡數據進行建模處理，得到所述目標用戶的關系特征向量。

生成單元，用于對所述興趣特征向量和所述關系特征向進行融合處理，生成所述目標用戶的描述向量。

本發明實施例第三方面提供了一種服務器，包括：處理器、網絡接口和存儲器，所述存儲器存儲有可執行程序代碼，所述網絡接口受所述處理器的控制用于收發消息，所述處理器用于調用所述可執行程序代碼，執行上述第一方面所述的數據處理方法。

本發明實施例第四方面提供了一種存儲介質，所述存儲介質中存儲有指令，當其在計算機上運行時，使得計算機執行上述第一方面所述的數據處理方法。

本發明實施例第五方面提供了一種包含指令的計算機程序產品，當其在計算機上運行時，使得計算機執行上述第一方面所述的數據處理方法。

通過本發明實施例可以獲取目標用戶的歷史行為數據和關系網絡數據，利用行為分析模型對該歷史行為數據進行建模處理，得到該目標用戶的興趣特征向量，以及利用關系分析模型對該關系網絡數據進行建模處理，得到該目標用戶的關系特征向量，進而對該興趣特征向量和該關系特征向量進行融合處理，生成該目標用戶的描述向量，可見，得到的用戶描述向量既包括了興趣特征，又包括了關系特征，從而可以提高對用戶進行描述時的完整度和準確度。

附圖說明