[发明专利]处理交互序列数据的方法及装置

权利要求书

1.一种处理交互序列数据的方法，所述方法包括：

获取根据动态交互序列构建的动态交互图，其中，所述动态交互序列包括按照时间顺序排列的多个交互特征组，每个交互特征组对应于互联网中的交互事件，并至少包括，发生交互行为的用户对象，互联网中的交互对象和交互时间；所述动态交互图包括代表各个交互特征组中的各个用户对象和交互对象的多个节点，其中，任意节点i通过连接边，指向相关特征组中包含的两个对象节点，所述相关特征组为，该节点i代表的对象参与的上一次交互事件所对应的交互特征组；

在所述动态交互图中，确定与待分析的当前用户节点对应的当前子图，所述当前子图包括从当前用户节点出发，经由连接边到达的预定范围内的节点；

将所述当前子图输入神经网络模型，所述神经网络模型包括LSTM层，所述LSTM层根据所述当前子图中各个节点之间的连接边的指向关系，依次迭代处理各个节点，从而得到所述当前用户节点的隐含向量；其中所述各个节点包括第一节点，所述依次迭代处理各个节点包括，至少根据所述第一节点的节点特征，该第一节点所指向的两个节点各自的中间向量和隐含向量，确定所述第一节点的隐含向量和中间向量；

利用所述当前用户节点的隐含向量，预测对应的当前用户与某个交互对象是否会发生所述交互事件。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取根据动态交互序列构建的动态交互图包括：

获取基于已有交互序列构建的已有动态交互图；

获取新增交互特征组；

将该新增交互特征组中包括的用户对象和交互对象作为两个新增节点，添加到所述已有动态交互图中；

对于每个新增节点，确定其相关特征组，添加从该新增节点指向其相关特征组中包含的两个节点的连接边。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取根据动态交互序列构建的动态交互图包括：

获取基于已有交互序列构建的已有动态交互图；

获取新增交互序列，其中包括多个新增交互特征组；

对于每个新增交互特征组，将其中的用户对象和交互对象作为两个新增节点，添加到所述已有动态交互图中；

对于每个新增节点，确定其相关特征组，添加从该新增节点指向其相关特征组中包含的两个节点的连接边。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述当前用户节点是这样的节点：在所述动态交互图中，不存在指向该节点的连接边。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预定范围内的节点包括：

预设数目K的连接边之内的节点；和/或

交互时间在预设时间范围内的节点。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述每个交互特征组还包括，交互行为的行为特征；

所述第一节点的节点特征包括，所述第一节点所对应的对象的属性特征，以及所述第一节点所在的交互特征组中的行为特征。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一节点所指向的两个节点为第一指向节点和第二指向节点；所述确定所述第一节点的隐含向量和中间向量包括：

将所述第一节点的节点特征、第一指向节点的隐含向量和第二指向节点的隐含向量，分别输入算法相同、参数不同的第一变换函数和第二变换函数，分别得到第一变换向量和第二变换向量；

将第一变换向量和第二变换向量分别与第一指向节点的中间向量和第二指向节点的中间向量进行组合操作，基于操作结果得到组合向量；

将所述第一节点的节点特征、第一指向节点的隐含向量和第二指向节点的隐含向量，分别输入第三变换函数和第四变换函数，分别得到第三变换向量和第四变换向量；

基于所述组合向量和第三变换向量，确定所述第一节点的中间向量；

基于所述第一节点的中间向量和第四变换向量，确定所述第一节点的隐含向量。