[发明专利]处理交互序列数据的方法及装置

摘要

本说明书实施例提供一种处理交互序列数据的方法和装置。在该方法中，首先获取根据动态交互序列构建的动态交互图，其中动态交互序列包括按照时间顺序排列的多个交互特征组，动态交互图包括代表各个交互特征组中各个交互对象的节点，任意节点通过连接边指向代表相关特征组中包含的两个对象的两个节点。然后，在动态交互图中，确定与待分析的当前节点对应的当前子图，并将当前子图输入神经网络模型进行处理。神经网络模型包括LSTM层，LSTM层根据当前子图中各个节点之间的连接边的指向关系，依次迭代处理各个节点，从而得到当前节点的隐含向量。

主权项

1.一种处理交互序列数据的方法，所述方法包括：/n获取根据动态交互序列构建的动态交互图，其中，所述动态交互序列包括按照时间顺序排列的多个交互特征组，每个交互特征组至少包括，发生交互行为的第一对象，第二对象和交互时间；所述动态交互图包括代表各个交互特征组中的各个第一对象和第二对象的多个节点，其中，任意节点i通过连接边，指向代表相关特征组中包含的两个对象的两个节点，所述相关特征组为，在所述动态交互序列中从该节点i所在的交互特征组向前回溯，得到的同样包含该节点i代表的对象的第一个交互特征组；/n在所述动态交互图中，确定与待分析的当前节点对应的当前子图，所述当前子图包括从当前节点出发，经由连接边到达的预定范围内的节点；/n将所述当前子图输入神经网络模型，所述神经网络模型包括LSTM层，所述LSTM层根据所述当前子图中各个节点之间的连接边的指向关系，依次迭代处理各个节点，从而得到所述当前节点的隐含向量；其中所述各个节点包括第一节点，所述依次迭代处理各个节点包括，至少根据所述第一节点的节点特征，该第一节点所指向的两个节点各自的中间向量和隐含向量，确定所述第一节点的隐含向量和中间向量。/n