[發明專利]數據確定方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202111565403.7
• 申請日: 2021-12-20
• 公開（公告）號: CN114330519A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 林偉;陳超超
• 申請（專利權）人: 北京達佳互聯信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 北京中博世達專利商標代理有限公司 11274
• 代理人: 申健

1.一種數據確定方法，其特征在于，包括：

獲取目標對象針對目標資源的交互信息；

根據所述交互信息確定所述目標對象的特征；所述目標對象的特征包括多個維度的特征；

確定多組權重系數，每組權重系數包括與所述多個維度的特征對應的多個權重系數；對每組權重系數與所述目標對象的特征進行加權處理，得到所述目標對象的多個向量；其中，所述目標對象的每個向量對應一組權重系數；

對所述目標對象的每個向量檢索相關性符合預設要求的候選資源，根據所述目標對象的多個向量中每個向量對應的候選資源確定所述目標對象對應的數據召回結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對每組權重系數與所述目標對象的特征進行加權處理，得到所述目標對象的多個向量包括：

將所述目標對象的特征輸入預置的多個特征選擇網絡，每個特征選擇網絡中包含一組權重系數，通過所述特征選擇網絡的權重系數為所述目標對象的特征進行加權，獲得每個所述特征選擇網絡輸出的所述目標對象的向量。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取樣本特征以及所述樣本特征對應的標簽信息；其中，所述樣本特征中包含樣本對象特征以及樣本資源特征；所述標簽信息用于表征所述樣本對象特征對應的樣本對象與所述樣本資源特征對應的樣本資源之間是否存在交互行為；

將所述樣本特征中的樣本對象特征輸入多個第一模型，獲得每個所述第一模型輸出的樣本向量；

確定所述樣本特征中樣本資源特征對應的樣本資源向量；

分別計算每個樣本向量與所述樣本資源向量的相似度，確定所述相似度最高的目標樣本向量；

根據所述目標樣本向量和所述樣本資源向量，確定預估交互行為發生概率；

根據所述預估交互行為發生概率和所述樣本特征對應的標簽信息，訓練所述多個第一模型，直至滿足預設訓練結束條件，得到所述多個特征選擇網絡。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，根據所述預估交互行為發生概率和所述樣本特征對應的標簽信息，訓練所述多個第一模型，直至滿足預設訓練結束條件，得到所述多個特征選擇網絡，包括：

根據所述預估交互行為發生概率和所述樣本特征對應的標簽信息確定損失值；

根據所述損失值，更新所述目標樣本向量對應的第一模型中的模型參數，直至所述損失值滿足預設結束條件時，結束對所述多個第一模型的訓練；

將訓練結束時的所述第一模型作為所述特征選擇網絡，訓練結束時所述第一模型的模型參數為所述特征選擇網絡的權重系數。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，將所述樣本特征中的樣本對象特征輸入多個第一模型之前，所述方法還包括：

隨機確定多個所述第一模型的模型參數的初始值。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對每組權重系數與所述目標對象的特征進行加權處理，得到所述目標對象的多個向量，包括：

對所述目標對象的特征進行聚類，獲得聚類之后的類簇；

根據所述類簇對應的權重系數確定所述目標對象的特征的權重系數，以獲得每個類簇對應的目標對象的向量。

7.一種數據確定裝置，其特征在于，包括：

數據采集模塊，被配置為獲取目標對象針對目標資源的交互信息；

特征提取模塊，被配置為根據所述交互信息確定所述目標對象的特征，所述目標對象的特征包括多個維度的特征；

向量表達模塊，被配置為確定多組權重系數，每組權重系數包括與所述多個維度的特征對應的多個權重系數；對每組權重系數與所述目標對象的特征進行加權處理，得到目標對象的多個向量；其中，所述目標對象的每個向量對應一組權重系數；

召回結果確定模塊，被配置為對所述目標對象的每個向量檢索相關性符合預設要求的多個候選資源，根據所述目標對象的多個向量中每個向量對應的候選資源確定所述目標對象對應的數據召回結果。