[发明专利]用于确定目标信息的数据处理系统

权利要求书

1.一种用于确定目标信息的数据处理系统，其特征在于，

包括第一数据库、第二数据库、第三数据库、存储有计算机程序的存储器和处理器，所述第一数据库用于存储用户静态属性特征记录，所述用户静态属性特征记录包括用户id、N个用户静态属性特征字段和上报时间信息字段，N为大于等于1的正整数；所述第二数据库用于存储用户动态兴趣信息记录，所述用户动态兴趣标签记录包括用户id、一个或多个兴趣id和上报时间信息字段，所述第二数据库实时更新；所述第三数据库用于存储样本用户点击信息记录，所述样本用户点击信息记录包括样本用户id、信息id和该信息id对应的一个或多个信息类型id；所述处理器在执行所述计算机程序时，实现以下步骤：

步骤S1、基于所述第一数据库、第二数据库和第三数据库构建多个模型样本训练数据，输入预设的目标信息预测模型框架中进行训练，确定所述目标信息预测模型框架中每一输入特征信息对应的权重，生成目标信息预测模型，所述样本训练数据包括正样本训练数据和负样本训练数据；

步骤S2、基于每一待测信息id和该待测信息id对应的信息类型id、目标用户id、所述第一数据库和第二数据库，构建该待测信息id对应的输入特征向量并输入所述目标信息预测模型中，得到对应的信息预测值；

步骤S3、将所有待测信息id对应的信息预测值按从大到小的顺序排序，将排在前预设M个的待测信息id确定为目标信息id，M为大于等于1的正整数。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述目标信息预测模型输入特征向量结构包括第一特征向量段、第二特征向量段和第三特征向量段，所述第一特征向量段基于所述第一数据库生成，所述第二特征向量段基于所述第二数据库生成，样本训练数据的第三特征向量段基于所述第三数据库生成，待测信息id对应的第三特征向量段基于所述待测信息id和待测信息id对应的信息类型id生成。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，

所述第二数据库中包括X个兴趣id，所述第三数据库包括Y个信息id和Z个信息类型id，所述输入特征向量为(N+X+Y+Z)维度向量，其中，所述第一特征向量段为N维度的特征向量，所述第二特征向量为X维度的特征向量，所述第三特征向量为(Y+Z)维度的特征向量。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，

所述步骤S1包括：

步骤S11、从所述第三数据库中获取一条样本用户点击信息记录中的样本用户id、信息id、对应的信息类型id和上报时间，将所述第三特征向量对应的(Y+Z)维度的特征向量中，对应的信息id特征值设置为1，其他信息id特征值设置为0，对应的信息类型id特征值设置为1，其他信息类型id特征值设置为0，生成该条样本用户点击信息记录对应的第三特征向量；

步骤S12、基于该条样本用户点击信息记录对应的样本用户id从所述第一数据库中获取对应的N个静态属性特征，并进行分箱处理和编码处理后，生成对应的第一特征向量；

步骤S13、基于该条样本用户点击信息记录对应的样本用户id和上报时间，从所述第二数据库中获取对应的兴趣id，并将所述第二特征向量段对应的X维度的特征向量中，对应的兴趣id特征值设置为1，其他特征值设置为0，生成对应的第二特征向量；

步骤S14、基于每一样本用户点击信息记录对应的第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量生成对应的正样本输入特征向量，对应的样本输出值设置为1，所有的正样本输入特征向量和对应的样本输出值构成所述正样本训练数据。