[发明专利]数据处理方法、推荐方法、装置、电子设备以及介质

说明书

本公开公开了数据处理方法、推荐方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品，人工智能技术领域，尤其涉及数据处理、智能搜索技术领域。具体实现方案为：将预定历史时间段划分为至少一个时间窗；基于增量更新，针对至少一个时间窗中的每个时间窗，确定行为评估矩阵；基于行为评估矩阵，确定每个时间窗的任意两个对象之间的相似度，得到每个时间窗的相似度矩阵；以及基于与至少一个时间窗一一对应的至少一个相似度矩阵，确定预定历史时间段内的任意两个对象之间的对象相似度。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及数据处理、智能搜索技术领域，具体涉及数据处理方法、推荐方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品。

背景技术

随着信息技术和网络技术的迅猛发展，数据资源的膨胀与冗余给人们的社会活动和娱乐活动带来了选择的困惑。从海量数据资源中寻找需要的内容具有挑战。利用互联网的推荐服务，可以从海量数据资源中挖掘出用户感兴趣的内容并进行推荐，从而节省用户搜索的时间和精力，提高数据资源的获取效率。

发明内容

本公开提供了一种数据处理方法、推荐方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种数据处理方法，包括：将预定历史时间段划分为至少一个时间窗；基于增量更新，针对所述至少一个时间窗中的每个时间窗，确定行为评估矩阵，其中，所述行为评估矩阵中的元素指示了一个用户针对一个对象的关注度，所述增量更新包括基于所述每个时间窗中至少一个时间段中的每个时间段的结束时刻，根据用户针对对象已经完成的预定关注操作来更新所述行为评估矩阵；基于所述行为评估矩阵，确定所述每个时间窗的任意两个对象之间的相似度，得到所述每个时间窗的相似度矩阵；以及基于与所述至少一个时间窗一一对应的至少一个相似度矩阵，确定所述预定历史时间段内的任意两个对象之间的对象相似度。

根据本公开的另一方面，提供了一种推荐方法，包括：响应于推荐请求，确定目标用户的历史关注对象，其中，所述历史关注对象为所述目标用户在预定历史时间段内执行预定关注操作的对象；以及基于对象相似度，确定多个候选对象中与所述历史关注对象相匹配的目标推荐对象；其中，所述对象相似度是利用如上所述的数据处理方法得到的。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上所述的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用推荐方法及装置的示例性系统架构；

图2示意性示出了根据本公开实施例的数据处理方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的预定历史时间段的时间划分示意图；

图4示意性示出了根据本公开实施例的确定每个时间窗的行为评估矩阵的流程示意图；

图5示意性示出了根据本公开另一实施例的推荐方法的流程图；

图6示意性示出了根据本公开实施例的数据处理装置的框图；