[发明专利]信息处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品

说明书

本申请是关于一种信息处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及互联网应用技术领域。该方法包括：获取各个对象在目标周期内的对象特征及信息特征；获取各个对象在第一周期组中的每个历史周期内的对象分类标签；基于对象特征信息特征及对象分类标签预测各个对象的分类结果；基于各个对象的分类结果处理目标信息。上述方案可以应用于车载场景，结合了各个对象在多个历史周期内分别对应的对象分类标签，能够提高信息处理的准确性。

技术领域

本申请实施例涉及互联网应用技术领域，特别涉及一种信息处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品。

背景技术

随着大数据技术以及人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术的不断发展，目前的信息处理系统可以针对各个对象进行个性化的信息处理。

在相关技术中，对于给定的信息，推荐系统可以将各个对象的特征，以及待处理的信息的特征，输入至AI模型进行预测，以从各个对象中预测出适合该信息的目标对象，然后对应该目标对象处理上述信息。

然而，上述方案中的AI模型进行预测时，依据的信息比较单一，导致模型预测准确性较低，进而影响信息处理的准确性。

发明内容

本申请实施例提供了一种信息处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，可以提高信息处理的准确性。该技术方案如下：

一方面，提供了一种信息处理方法，所述方法包括：

获取各个对象在目标周期内的对象特征，以及目标信息在所述目标周期内的信息特征；

获取所述各个对象在第一周期组中的每个历史周期内的对象分类标签，所述第一周期组包括所述目标周期之前的m个历史周期；所述对象分类标签用于指示所述对象是否对所述目标信息产生目标动作；m为大于或者等于2的整数；

基于所述各个对象在目标周期内的对象特征、所述目标信息在所述目标周期内的信息特征、以及所述各个对象在所述第一周期组中的每个历史周期内的对象分类标签，预测所述各个对象的分类结果，所述分类结果用于指示所述对象在目标周期内对所述目标信息产生所述目标动作的概率；

基于所述各个对象的分类结果，在所述目标周期内，对应所述各个对象中的目标对象，对所述目标信息执行第一处理。

一方面，提供了一种信息处理方法，所述方法包括：

获取各个对象在第一历史周期内的对象特征样本，以及目标信息在所述第一历史周期内的信息特征样本；

获取所述各个对象在第二周期组中的每个历史周期内的对象分类标签，所述第二周期组包括所述第一历史周期之前的m个历史周期；所述对象分类标签用于指示所述对象是否对所述目标信息产生目标动作；m为大于或者等于2的整数；

基于所述各个对象在所述第二周期组中的每个历史周期内的对象分类标签，获取第二状态转移矩阵；所述第二状态转移矩阵用于指示所述各个对象所述第二周期组内对所述目标信息产生所述目标动作的概率的变化趋势；

基于所述各个对象在所述第一历史周期内的对象特征、所述目标信息在所述第一历史周期内的信息特征、以及所述第二状态转移矩阵，训练获得对象分类模型；所述对象分类模型用于预测所述各个对象的分类结果，所述分类结果用于指示所述对象在目标周期内对所述目标信息产生所述目标动作的概率。

另一方面，提供了一种信息处理装置，所述装置包括：

第一特征获取模块，用于获取各个对象在目标周期内的对象特征，以及目标信息在所述目标周期内的信息特征；

第一标签获取模块，用于获取所述各个对象在第一周期组中的每个历史周期内的对象分类标签，所述第一周期组包括所述目标周期之前的m个历史周期；所述对象分类标签用于指示所述对象是否对所述目标信息产生目标动作；m为大于或者等于2的整数；