[发明专利]信息处理方法、装置、计算设备及介质

说明书

本发明公开了一种信息处理方法、装置、计算设备及介质。该方法，包括：获取目标对象的多个第一变量中每个第一变量的时间序列；基于每个时间序列，确定每个第一变量与目标对象的第二变量的第一关联权重；基于每个第一关联权重，以及与目标对象对应的预设关联权重信息，得到每个第一变量与第二变量的目标关联权重；其中，与目标对象对应的预设关联权重信息包括每个第一变量与第二变量的第二关联权重，第二关联权重为多个对象中每个对象的第一变量与该对象的第二变量的关联程度。根据本发明实施例，提高对变量间的关联程度计算的准确率。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种信息处理方法、装置、计算设备及介质。

背景技术

在实际应用中，一个对象往往对应多个不同维度的变量。例如，一个商品具有销量、点击率、浏览量等不同维度的变量。对于一个对象的一个目标变量而言，该对象的其他变量可能会与该目标变量具有关联关系，但关联程度可能会各不相同。为了分析一个对象的目标变量与其他变量之间的关联程度，需要采集其他变量的时间序列，即多变量时间序列。一个变量的时间序列是指将该变量的数值按照其发生的时间先后顺序排列而成的数列。

对于不同的对象，可能具有相同的变量。例如，对于不同的商品，都具有销量、点击率和浏览量等变量。但是在不同的对象中，相同变量之间的关联关系可能不同。例如，对于不同的商品，商品的浏览量与销量之间的关联程度可能会不同。

因此，目前对于变量间的关联程度的分析都是以对象为单位，即对每个对象的变量进行单独分析。但是，有些对象的样本数据比较少，无法准确得出该对象的变量之间的关联程度。

发明内容

本发明实施例提供一种信息处理方法、装置、计算设备及介质，可提高对变量间的关联程度计算的准确率。

第一方面，本发明实施例提供一种信息处理方法，包括：

获取目标对象的多个第一变量中每个第一变量的时间序列；

基于每个所述时间序列，确定每个所述第一变量与所述目标对象的第二变量的第一关联权重；

基于每个所述第一关联权重，以及与所述目标对象对应的预设关联权重信息，得到每个所述第一变量与所述第二变量的目标关联权重；其中，与所述目标对象对应的预设关联权重信息包括每个所述第一变量与所述第二变量的第二关联权重，所述第二关联权重为多个对象中每个对象的第一变量与该对象的第二变量的关联程度。

第二方面，本发明实施例提供一种信息处理方法，包括：

获取目标多媒体数据的多个第一变量中每个第一变量的时间序列；

基于每个所述时间序列，确定每个所述第一变量与所述目标多媒体数据的第二变量的第一关联权重；

基于每个所述第一关联权重，以及与所述目标多媒体数据对应的预设关联权重信息，得到每个所述第一变量与所述第二变量的目标关联权重；其中，与所述目标多媒体数据对应的预设关联权重信息包括每个所述第一变量与所述第二变量的第二关联权重，所述第二关联权重为多个多媒体数据中每个多媒体数据的第一变量与该多媒体数据的第二变量的关联程度。

第三方面，本发明实施例提供一种信息处理方法，包括：

获取目标对象的多个用户行为变量中每个用户行为变量的时间序列；

基于每个时间序列，确定每个用户行为变量与目标对象的交易变量的第一关联权重；

基于每个第一关联权重，以及与目标对象对应的预设关联权重信息，得到每个用户行为变量与交易变量的目标关联权重；其中，与目标对象对应的预设关联权重信息包括每个用户行为变量与交易变量的第二关联权重，第二关联权重为多个对象中每个对象的用户行为变量与该对象的交易变量的关联程度；