[发明专利]数据处理方法及装置

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

根据至少一个维度获取数据，其中，所述维度用于表示与数据被推荐相关的属性；

根据各个数据对应的维度对获取到的数据进行合并；

将合并后的数据按照预定规则进行排序，其中，所述预定规则能够被编辑，排序后的数据用于向用户进行推荐。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述各个数据对应的维度对获取到的数据进行合并包括：

对对应于不同维度的数据进行去重；

将所述不同维度对应在去重之后的数据上。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将获取到的数据按照所述预定规则进行排序之后，所述方法还包括：

判断排序之后的数据是否属于需要剔除的数据；

根据判断结果从获取到的数据中将需要剔除的数据进行剔除；

保存剔除之后的数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述至少一个维度包括数据的质量的情况下，所述方法还包括：

根据质量模型对数据的质量进行评估，其中，所述质量模型是根据与所述质量对应的至少一个参数构造的；

保存评估得到的该数据对应的质量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述数据为对多个用户发布的情况下，所述至少一个参数包括以下至少之一：

所述数据发布的时间、所述多个用户对所述数据的回复数量、所述多个用户对所述数据的回复率、所述多个用户对所述数据的收藏数、所述多个用户对所述数据的收藏率、所述多个用户对所述数据称赞的数量、所述多个用户对所述数据称赞的比例、所述数据的长度、所述数据包含的多媒体数据、对所述数据进行操作的用户的级别、访问总量、单位时间的访问量、独立用户的访问量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述回复率为所述回复数量与所述访问总量或所述独立用户的访问量的比值，和/或；

所述收藏率为所述收藏数与所述访问总量或所述独立用户的访问量的比值，和/或；

所述被赞的比例为所述被赞数与所述访问总量或所述独立用户的访问量的比值。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述质量模型为使用已有的高质量数据作为正例样本训练得到的。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

获取用户的信息，其中，所述用户的信息用于标识该用户对数据的关注；

根据所述用户的信息获取数据并排序，从排序之后的数据中获取向所述用户推荐的数据；

将向所述用户推荐的数据推荐给所述用户。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述用户的信息包括至少两类标签，其中，第一类标签用于标识所述用户访问过的数据和/或操作过的数据，第二类标签用于标识所述用户的状态。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述第一类标签包括至少一个标签，所述至少一个标签根据所述用户访问和/或操作数据的时间来决定该标签的权重，所述权重作为向所述用户推荐数据的依据。

11.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于根据至少一个维度获取数据，其中，所述维度用于表示与数据被推荐相关的属性；

合并模块，用于根据各个数据对应的维度对获取到的数据进行合并；

排序模块，用于将合并后的数据按照预定规则进行排序，其中，所述预定规则能够被编辑，排序后的数据用于向用户进行推荐。