[發明專利]行為序列數據處理方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110034304.X
• 申請日: 2021-01-11
• 公開（公告）號: CN112883257A
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 牛亞男;宋洋
• 申請（專利權）人: 北京達佳互聯信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 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;賈允

本公開關于一種行為序列數據處理方法、裝置、電子設備及存儲介質，該方法包括獲取目標對象的歷史行為序列，歷史行為序列包括目標對象的多個歷史行為記錄；確定每個歷史行為記錄中的行為時間與當前時間的時間差；基于時間差，生成每個歷史行為記錄對應的位置編碼信息，位置編碼信息表征每個歷史行為記錄與多個歷史行為記錄中其他歷史行為記錄間的區分度，每個歷史行為記錄對應的區分度與每個歷史行為記錄對應的時間差成反比；基于位置編碼信息對歷史行為序列進行編碼處理，得到目標行為序列特征。利用本公開實施例可以使得目標行為序列特征更好地反映對象當前的真實興趣偏好，進而提升后續進行信息推薦的精準性和推薦效果。

技術領域

本公開涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種行為序列數據處理方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

在許多場景下，需要對用戶行為序列進行分析和處理。用戶行為序列，是用戶在日常操作使用中產生的一系列點擊、訪問、購買等事件的發生過程，它蘊含了用戶的細粒度興趣偏好等特點，是用戶級別機器學習模型的重要特征來源之一。

相關技術中，往往直接將包括很長一段時間內的用戶大量歷史行為記錄的行為序列，作為學習用戶興趣偏好的歷史數據，但行為序列本身包含了大量不同歷史時間的歷史行為記錄，無法有效表征用戶當前的興趣偏好，造成推薦系統中推薦精準性和效果差的問題。

發明內容

本公開提供一種行為序列數據處理方法、裝置、電子設備及存儲介質，以至少解決相關技術中行為序列無法有效表征用戶當前的興趣偏好，造成推薦系統中推薦精準性和效果差的問題。本公開的技術方案如下：

根據本公開實施例的第一方面，提供一種行為序列數據處理方法，包括：

獲取目標對象的歷史行為序列，所述歷史行為序列包括所述目標對象的多個歷史行為記錄；

確定每個歷史行為記錄中的行為時間與當前時間的時間差；

基于所述時間差，生成每個所述歷史行為記錄對應的位置編碼信息，所述位置編碼信息表征每個所述歷史行為記錄與所述多個歷史行為記錄中其他歷史行為記錄間的區分度，每個所述歷史行為記錄對應的區分度與每個所述歷史行為記錄對應的時間差成反比；

基于所述位置編碼信息對所述歷史行為序列進行編碼處理，得到目標行為序列特征。

可選的，所述方法還包括：

獲取所述目標對象的當前行為數據，所述當前行為數據表征所述目標對象對所述當前時間推薦給所述目標對象的推薦信息的行為數據；

所述基于所述位置編碼信息對所述歷史行為序列進行編碼處理，得到目標行為序列特征包括：

基于所述位置編碼信息和所述當前行為數據對所述歷史行為序列進行編碼處理，得到所述目標行為序列特征。

所述基于所述位置編碼信息和所述當前行為數據對所述歷史行為序列進行編碼處理，得到所述目標行為序列特征包括：

將所述歷史行為序列中每個歷史行為記錄的行為時間替換成對應的位置編碼信息得到目標行為序列；

對所述目標行為序列和所述當前行為數據進行特征提取，得到所述目標行為序列對應的初始行為序列特征和所述當前行為數據對應的行為特征信息；

對所述初始行為序列特征和所述行為特征信息進行注意力學習，得到所述目標行為序列特征。

可選的，所述基于所述時間差，生成每個所述歷史行為記錄對應的位置編碼信息包括：

對所述時間差進行對數變換，得到目標時間差；

對所述目標時間差進行等區間分類，得到多個類別對應的第一時間差群組；