[发明专利]一种数据处理、信息推荐方法及装置有效
| 申请号： | 201910097860.4 | 申请日： | 2019-01-31 |
| 公开（公告）号： | CN109815406B | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 李冰锋;李彪;冯晓强;范欣 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;贾允 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种数据处理、信息推荐方法及装置，所述数据处理方法包括：将第一数量用户的用户标识进行聚合分桶，得到第二数量的用户分桶，所述第一数量大于第二数量；基于各用户分桶所对应用户的展点信息确定所述各用户分桶的特征信息；利用所述第二数量的用户分桶的特征信息进行用户分桶的特征学习训练，得到用户分桶特征模型；基于所述用户分桶特征模型确定所述各用户分桶的特征向量；根据各用户分桶的特征向量间的相似度确定各用户分桶的关联用户分桶。利用本发明实施例提供的技术方案可以降低用户间相关性的计算量，提高数据处理效率；在信息推荐处理时，可以快速全面的覆盖更多的用户。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 数据处理 信息 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：将第一数量用户的用户标识进行聚合分桶，得到第二数量的用户分桶，所述第一数量大于第二数量；基于各用户分桶所对应用户的展点信息确定所述各用户分桶的特征信息；利用所述第二数量的用户分桶的特征信息进行用户分桶的特征学习训练，得到用户分桶特征模型；基于所述用户分桶特征模型确定所述各用户分桶的特征向量；根据各用户分桶的特征向量间的相似度确定各用户分桶的关联用户分桶。
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