[发明专利]数据处理方法、装置、终端和存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种数据处理方法、装置、终端及存储介质，所述方法包括：获取目标用户的历史行为数据，历史行为数据包括目标用户对第一应用程序集中的各应用程序的使用数据，解析历史行为数据得到目标用户的特征数据及用户标签，调用目标预测模型对目标用户的特征数据以及用户标签进行计算，得到目标用户的预测数据，预测数据包括目标用户对第二应用程序集中的各应用程序的使用概率。通过实施上述方法，可以基于用户的特征数据以及用户标签对用户喜好的应用程序进行预测，且一次性输出多个预测结果，提升了数据处理的效率。

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、终端和存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，各种各样的应用程序层出不穷，在丰富了终端(手机、电脑、平板电脑等)的功能时，也为用户的选择带来了困扰，用户可能难以从众多应用程序中选择出适合自己的应用程序。特别在游戏应用选择场景中，用户可以难以从众多游戏应用中筛选出适合自身的游戏。因此，可以根据用户的喜好向用户推荐一些游戏应用。

现有的根据用户喜好推荐游戏应用的方式中，往往针对单个游戏设置预测模型，并通过预测模型判断用户是否喜好该游戏，在游戏应用过多的情况下，设置多个模型来进行游戏喜好判断，效率低下，且各模型输出结果无法进行比较，也即无法设置评判指标评判用户对各个游戏的喜好程度。

发明内容

本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置、终端及介质，可以基于用户的特征数据以及用户标签对用户喜好的应用程序进行预测，且一次性输出多个预测结果，提升数据处理的效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种数据处理方法，所述方法包括：

获取目标用户的历史行为数据，所述历史行为数据包括所述目标用户对第一应用程序集中的各应用程序的使用数据，所述第一应用程序集中包含N个第一应用程序，所述N为正整数；

解析所述历史行为数据得到所述目标用户的特征数据及用户标签，所述用户标签包括N+1维数据，所述N+1维数据中前N维数据是由所述目标用户对所述N个第一应用程序的使用数据对应的N个数值构成的，所述第N+1维数据由所述前N维数据对应的N个数值确定；

调用目标预测模型对所述目标用户的特征数据以及用户标签进行计算，得到所述目标用户的预测数据，所述预测数据包括所述目标用户对第二应用程序集中的各应用程序的使用概率，所述第二应用程序集中包含M个第二应用程序，所述M为正整数。

第二方面，本发明实施例提供了一种数据处理装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标用户的历史行为数据，所述历史行为数据包括所述目标用户对第一应用程序集中的各应用程序的使用数据，所述第一应用程序集中包含N个第一应用程序，所述N为正整数；

解析模块，用于解析所述历史行为数据得到所述目标用户的特征数据及用户标签，所述用户标签包括N+1维数据，所述N+1维数据中前N维数据是由所述目标用户对所述N个第一应用程序的使用数据对应的N个数值构成的，所述第N+1维数据由所述前N维数据对应的N个数值确定；

调用模块，用于调用目标预测模型对所述目标用户的特征数据以及用户标签进行计算，得到所述目标用户的预测数据，所述预测数据包括所述目标用户对第二应用程序集中的各应用程序的使用概率，所述第二应用程序集中包含M个第二应用程序，所述M为正整数。

第三方面，本发明实施例提供了一种终端，包括处理器、输入接口、输出接口和存储器，所述处理器、输入接口、输出接口和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行第一方面所述的方法。