本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)，特別是涉及一種數(shù)據(jù)處理、召回方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、不同用戶可能偏好在不同的場(chǎng)景下進(jìn)行消費(fèi)，例如，用戶1偏好在場(chǎng)景1進(jìn)行消費(fèi)，用戶2偏好在場(chǎng)景2進(jìn)行消費(fèi)，等等。但在實(shí)際應(yīng)用過程中，也有偏好在一場(chǎng)景下進(jìn)行消費(fèi)的用戶在另一場(chǎng)景下進(jìn)行消費(fèi)的情況。不難理解，用戶偏好在一場(chǎng)景進(jìn)行消費(fèi)，則在該場(chǎng)景下消費(fèi)的時(shí)間一般較長(zhǎng)，而在另一些場(chǎng)景消費(fèi)的時(shí)間一般比較短。

2、若將用戶消費(fèi)時(shí)間較短的場(chǎng)景理解為弱勢(shì)消費(fèi)場(chǎng)景，弱勢(shì)消費(fèi)場(chǎng)景因消費(fèi)數(shù)據(jù)較少，并不能很好地獲取用戶的興趣偏好，如此會(huì)導(dǎo)致向用戶推薦的精度較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種數(shù)據(jù)處理、召回方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以提高向用戶推薦的精度。具體技術(shù)方案如下：

2、第一方面，提供了一種數(shù)據(jù)處理方法，包括：

3、獲取參考推薦場(chǎng)景下的目標(biāo)賬戶的第一消費(fèi)數(shù)據(jù)和待推薦場(chǎng)景下的待召回?cái)?shù)據(jù)；

4、確定所述第一消費(fèi)數(shù)據(jù)和所述待召回?cái)?shù)據(jù)的特征信息；

5、計(jì)算所述第一消費(fèi)數(shù)據(jù)的特征信息與所述待召回?cái)?shù)據(jù)的特征信息的相似度，并基于所述第一消費(fèi)數(shù)據(jù)的特征信息與所述待召回?cái)?shù)據(jù)的特征信息的相似度的順序，確定第一消費(fèi)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的待召回?cái)?shù)據(jù)。

6、可選地，所述待召回?cái)?shù)據(jù)包括：所述目標(biāo)賬戶在所述待推薦場(chǎng)景下的第二消費(fèi)數(shù)據(jù)；

7、所述確定所述第一消費(fèi)數(shù)據(jù)和所述待召回?cái)?shù)據(jù)的特征信息，包括：

8、確定所述第一消費(fèi)數(shù)據(jù)和所述第二消費(fèi)數(shù)據(jù)的特征信息；

9、所述計(jì)算所述第一消費(fèi)數(shù)據(jù)的特征信息與所述待召回?cái)?shù)據(jù)的特征信息的相似度，并基于所述第一消費(fèi)數(shù)據(jù)的特征信息與所述待召回?cái)?shù)據(jù)的特征信息的相似度的順序，從所述待召回?cái)?shù)據(jù)中確定目標(biāo)召回?cái)?shù)據(jù)，包括：

10、計(jì)算所述第一消費(fèi)數(shù)據(jù)的特征信息與所述第二消費(fèi)數(shù)據(jù)的特征信息的相似度，并基于所述第一消費(fèi)數(shù)據(jù)的特征信息與所述第二消費(fèi)數(shù)據(jù)的特征信息的相似度的順序，從所述第二消費(fèi)數(shù)據(jù)中確定目標(biāo)召回?cái)?shù)據(jù)。

11、可選地，所述特征信息包括嵌入特征；

12、所述確定所述第一消費(fèi)數(shù)據(jù)和所述第二消費(fèi)數(shù)據(jù)的特征信息，包括：

13、將所述第一消費(fèi)數(shù)據(jù)和所述第二消費(fèi)數(shù)據(jù)按照消費(fèi)時(shí)間進(jìn)行排序；

14、將每?jī)蓚€(gè)相鄰的消費(fèi)數(shù)據(jù)作為一個(gè)樣本對(duì)，并計(jì)算每一樣本對(duì)對(duì)應(yīng)的權(quán)重；

15、以每一樣本對(duì)中的每一消費(fèi)數(shù)據(jù)作為中心點(diǎn)數(shù)據(jù)，將所有與所述中心點(diǎn)數(shù)據(jù)組成樣本對(duì)的消費(fèi)數(shù)據(jù)聚合至一個(gè)組合，作為鄰居節(jié)點(diǎn)組合；

16、針對(duì)每一中心點(diǎn)數(shù)據(jù)，將所述中心點(diǎn)數(shù)據(jù)與所述鄰居節(jié)點(diǎn)組合中消費(fèi)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本；

17、將所述訓(xùn)練樣本作為圖注意力模型gat的輸入，調(diào)整所述圖注意力模型gat中圖注意力層的特征向量，并在所述圖注意力模型gat輸出為所述中心點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)，將所述圖注意力模型gat中圖注意力層的特征向量作為所述中心點(diǎn)數(shù)據(jù)的嵌入特征。

18、可選地，在所述以每一樣本對(duì)中的每一消費(fèi)數(shù)據(jù)作為中心點(diǎn)數(shù)據(jù)，將所有與所述中心點(diǎn)數(shù)據(jù)組成樣本對(duì)的消費(fèi)數(shù)據(jù)聚合至一個(gè)組合，作為鄰居節(jié)點(diǎn)組合之后，所述方法還包括：

19、基于所述鄰居節(jié)點(diǎn)組合中消費(fèi)數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)和/或所述中心點(diǎn)數(shù)據(jù)和所述鄰居節(jié)點(diǎn)組合中消費(fèi)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的樣本對(duì)的權(quán)重，從所述鄰居節(jié)點(diǎn)組合中選取目標(biāo)鄰居數(shù)據(jù)；

20、針對(duì)每一中心點(diǎn)數(shù)據(jù)，將所述中心點(diǎn)數(shù)據(jù)與所述目標(biāo)鄰居數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本；

21、在所述將所述訓(xùn)練樣本作為圖注意力模型gat的輸入，調(diào)整所述圖注意力模型gat中圖注意力層的特征向量之后，所述方法還包括：

22、將所述測(cè)試樣本作為圖注意力模型gat的輸入，調(diào)整所述圖注意力模型gat中圖注意力層的特征向量，并在所述圖注意力模型gat輸出為所述中心點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)，將所述圖注意力模型gat中圖注意力層的特征向量作為所述中心點(diǎn)數(shù)據(jù)的嵌入特征。

23、可選地，所述基于所述第一消費(fèi)數(shù)據(jù)的特征信息與所述待召回?cái)?shù)據(jù)的特征信息的相似度的順序，從所述待召回?cái)?shù)據(jù)中確定目標(biāo)召回?cái)?shù)據(jù)，包括：

24、基于所述第一消費(fèi)數(shù)據(jù)的特征信息與所述待召回?cái)?shù)據(jù)的特征信息的相似度的順序，生成以所述第一消費(fèi)數(shù)據(jù)的標(biāo)識(shí)作為關(guān)鍵字、并以所述目標(biāo)召回?cái)?shù)據(jù)作為所述關(guān)鍵字對(duì)應(yīng)的值的倒排數(shù)據(jù)。

25、可選地，所述參考推薦場(chǎng)景為長(zhǎng)視頻場(chǎng)景，所述待推薦場(chǎng)景為短視頻場(chǎng)景。

26、第二方面，提供了一種數(shù)據(jù)召回方法，包括：

27、響應(yīng)于客戶端發(fā)送的數(shù)據(jù)召回請(qǐng)求，確定目標(biāo)賬戶在參考推薦場(chǎng)景下的消費(fèi)數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)召回請(qǐng)求用于請(qǐng)求待推薦場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)；

28、查找所述消費(fèi)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的待召回?cái)?shù)據(jù)，并將所述消費(fèi)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的待召回?cái)?shù)據(jù)作為所述目標(biāo)賬戶在待推薦場(chǎng)景下的第一目標(biāo)召回?cái)?shù)據(jù)，其中，消費(fèi)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的待召回?cái)?shù)據(jù)根據(jù)第一方面任一項(xiàng)所述的數(shù)據(jù)處理方法而得到。

29、可選地，所述確定目標(biāo)賬戶在參考推薦場(chǎng)景下的消費(fèi)數(shù)據(jù)，包括：

30、確定所述目標(biāo)賬戶在參考推薦場(chǎng)景下的用戶偏好數(shù)據(jù)，所述用戶偏好數(shù)據(jù)是所述消費(fèi)數(shù)據(jù)中用戶的感興趣數(shù)據(jù)。

31、可選地，所述待推薦場(chǎng)景包括所述目標(biāo)賬戶消費(fèi)時(shí)長(zhǎng)小于預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)的場(chǎng)景或消費(fèi)數(shù)據(jù)小于預(yù)設(shè)數(shù)量的場(chǎng)景；

32、所述確定目標(biāo)賬戶在參考推薦場(chǎng)景下的消費(fèi)數(shù)據(jù)，包括：

33、確定所述目標(biāo)賬戶消費(fèi)時(shí)長(zhǎng)最長(zhǎng)的場(chǎng)景作為參考推薦場(chǎng)景；

34、確定所述目標(biāo)賬戶在所述消費(fèi)時(shí)長(zhǎng)最長(zhǎng)的場(chǎng)景下的消費(fèi)數(shù)據(jù)。

35、可選地，在查找所述消費(fèi)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的待召回?cái)?shù)據(jù)之后，所述方法還包括：

36、確定所述待推薦場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)中、與所述待召回?cái)?shù)據(jù)的屬性匹配的匹配數(shù)據(jù)，將所述匹配數(shù)據(jù)作為所述目標(biāo)賬戶在待推薦場(chǎng)景下的第二目標(biāo)召回?cái)?shù)據(jù)；

37、和/或，

38、確定所述待推薦場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)中、與目標(biāo)賬戶在參考推薦場(chǎng)景下的消費(fèi)數(shù)據(jù)的屬性匹配的匹配數(shù)據(jù)，將所述匹配數(shù)據(jù)作為所述目標(biāo)賬戶在待推薦場(chǎng)景下的第三目標(biāo)召回?cái)?shù)據(jù)。

39、第三方面，提供了一種數(shù)據(jù)處理裝置，包括：

40、獲取模塊，用于獲取參考推薦場(chǎng)景下的目標(biāo)賬戶的第一消費(fèi)數(shù)據(jù)和待推薦場(chǎng)景下的待召回?cái)?shù)據(jù)；

41、第一確定模塊，用于確定所述第一消費(fèi)數(shù)據(jù)和所述待召回?cái)?shù)據(jù)的特征信息；

42、第二確定模塊，用于計(jì)算所述第一消費(fèi)數(shù)據(jù)的特征信息與所述待召回?cái)?shù)據(jù)的特征信息的相似度，并基于所述第一消費(fèi)數(shù)據(jù)的特征信息與所述待召回?cái)?shù)據(jù)的特征信息的相似度的順序，確定第一消費(fèi)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的待召回?cái)?shù)據(jù)。

43、第四方面，提供了一種數(shù)據(jù)召回裝置，包括：

44、第三確定模塊，用于響應(yīng)于客戶端發(fā)送的數(shù)據(jù)召回請(qǐng)求，確定目標(biāo)賬戶在參考推薦場(chǎng)景下的消費(fèi)數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)召回請(qǐng)求用于請(qǐng)求待推薦場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)；

45、查找模塊，用于查找所述消費(fèi)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的待召回?cái)?shù)據(jù)，并將所述消費(fèi)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的待召回?cái)?shù)據(jù)作為所述目標(biāo)賬戶在待推薦場(chǎng)景下的第一目標(biāo)召回?cái)?shù)據(jù)，其中，消費(fèi)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的待召回?cái)?shù)據(jù)根據(jù)第三方面所述的數(shù)據(jù)處理裝置而得到。

46、第五方面，提供了一種電子設(shè)備，包括處理器、通信接口、存儲(chǔ)器和通信總線，其中，處理器，通信接口，存儲(chǔ)器通過通信總線完成相互間的通信；

47、存儲(chǔ)器，用于存放計(jì)算機(jī)程序；

48、處理器，用于執(zhí)行存儲(chǔ)器上所存放的程序時(shí)，實(shí)現(xiàn)第一方面或第二方面任一所述的方法步驟。

49、在本發(fā)明實(shí)施的又一方面，還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)內(nèi)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述任一所述的數(shù)據(jù)處理方法或數(shù)據(jù)召回方法。

50、在本發(fā)明實(shí)施的又一方面，還提供了一種包含指令的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，當(dāng)其在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)，使得計(jì)算機(jī)執(zhí)行上述任一所述的數(shù)據(jù)處理方法或數(shù)據(jù)召回方法。

51、本發(fā)明實(shí)施例中，通過確定目標(biāo)賬戶在參考推薦場(chǎng)景下的消費(fèi)數(shù)據(jù)的特征信息和待推薦場(chǎng)景下的待推薦數(shù)據(jù)的特征信息，并基于消費(fèi)數(shù)據(jù)的特征信息與待推薦數(shù)據(jù)的特征信息的相似度的順序，基于第一消費(fèi)數(shù)據(jù)的特征信息與待召回?cái)?shù)據(jù)的特征信息的相似度的順序，確定第一消費(fèi)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的待召回?cái)?shù)據(jù)，也即建立用戶在參考推薦場(chǎng)景下的消費(fèi)數(shù)據(jù)與待推薦場(chǎng)景下的待推薦數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如此使得在待推薦場(chǎng)景下，可以基于用戶在參考推薦場(chǎng)景下的消費(fèi)數(shù)據(jù)，通過用戶在參考推薦場(chǎng)景下的消費(fèi)數(shù)據(jù)與待推薦場(chǎng)景下的待推薦數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，確定召回?cái)?shù)據(jù)，如此，在待推薦場(chǎng)景下向用戶的推薦利用了用戶在參考推薦場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)，提高了向用戶推薦的精度。即使用戶在待推薦場(chǎng)景下消費(fèi)數(shù)據(jù)比較少，也能夠很好地獲取用戶興趣偏好，提高了向用戶推薦的精度。