数据处理方法、装置及计算机设备、存储介质、程序产品与流程

本技术涉及计算机，具体涉及一种数据处理方法、一种数据处理装置、一种计算机设备、一种计算机可读存储介质、以及一种计算机程序产品。

背景技术：

1、在目前的推荐系统中，可以通过预测业务对象对媒体资源中的媒体素材的兴趣度，来预测业务对象对媒体资源的兴趣度。但是经过实践验证，业务对象对媒体资源中的媒体素材的兴趣度并不能准确地反映业务对象对媒体资源的兴趣度，业务对象对媒体资源的兴趣度可能还受其他因素的影响，在进行媒体资源推荐时如果仅考虑媒体素材这个单一的影响因素，会导致对媒体资源的后验点击率和后验转化率都不高。可见，目前的推荐系统无法较为准确地预测业务对象对媒体资源的兴趣度。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种数据处理方法、装置及计算机设备、存储介质、程序产品，可以较为准确地预测业务对象对媒体资源的兴趣度。

2、一方面，本技术实施例提供了一种数据处理方法，该数据处理方法包括：

3、获取业务对象的业务数据，业务数据包括业务对象的对象特征、待推荐的第一媒体资源中的媒体素材的素材特征以及第一媒体资源对应的n种媒体样式的样式特征，n为大于1的整数；

4、对对象特征和素材特征进行第一相关性分析，预测业务对象与第一媒体资源之间的第一交互度，第一交互度用于指示业务对象对第一媒体资源进行交互的概率；

5、对对象特征、素材特征和n种媒体样式的样式特征进行第二相关性分析，预测业务对象与第一媒体资源之间的n个第二交互度，n个第二交互度与n种媒体样式一一对应，任一个第二交互度用于指示业务对象对采用对应媒体样式呈现的第一媒体资源进行交互的概率；

6、对第一交互度和n个第二交互度进行交互度融合处理，得到业务对象对第一媒体资源的n个兴趣度，并根据n个兴趣度从n种媒体样式中确定用于推荐第一媒体资源的推荐媒体样式，n个兴趣度与n种媒体样式一一对应。

7、相应地，本技术实施例提供了一种数据处理装置，该数据处理装置包括：

8、获取单元，用于获取业务对象的业务数据，业务数据包括业务对象的对象特征、待推荐的第一媒体资源中的媒体素材的素材特征以及第一媒体资源对应的n种媒体样式的样式特征，n为大于1的整数；

9、处理单元，用于对对象特征和素材特征进行第一相关性分析，预测业务对象与第一媒体资源之间的第一交互度，第一交互度用于指示业务对象对第一媒体资源进行交互的概率；

10、处理单元，还用于对对象特征、素材特征和n种媒体样式的样式特征进行第二相关性分析，预测业务对象与第一媒体资源之间的n个第二交互度，n个第二交互度与n种媒体样式一一对应，任一个第二交互度用于指示业务对象对采用对应媒体样式呈现的第一媒体资源进行交互的概率；

11、处理单元，还用于对第一交互度和n个第二交互度进行交互度融合处理，得到业务对象对第一媒体资源的n个兴趣度，并根据n个兴趣度从n种媒体样式中确定用于推荐第一媒体资源的推荐媒体样式，n个兴趣度与n种媒体样式一一对应。

12、在一种实现方式中，处理单元，用于对对象特征和素材特征进行第一相关性分析，预测业务对象与第一媒体资源之间的第一交互度时，具体用于执行如下步骤：

13、对对象特征和素材特征进行特征划分处理，得到第一特征和第二特征，第二特征的复杂度高于第一特征的复杂度；

14、对第一特征进行第一特征交叉处理，得到第一交叉特征；

15、对第二特征进行第二特征交叉处理，得到第二交叉特征；其中，第一特征交叉处理与第二特征交叉处理的不同；

16、对第一交叉特征和第二交叉特征进行特征融合处理，得到融合特征；

17、根据融合特征，预测业务对象与第一媒体资源之间的第一交互度。

18、在一种实现方式中，处理单元，还用于执行如下步骤：

19、根据第一交叉特征对第二交叉特征进行特征增强处理，得到增强特征；

20、处理单元，用于对第一交叉特征和第二交叉特征进行特征融合处理，得到融合特征时，具体用于执行如下步骤：

21、对第一交叉特征和增强特征进行特征融合处理，得到融合特征。

22、在一种实现方式中，处理单元，用于根据第一交叉特征对第二交叉特征进行特征增强处理，得到增强特征时，具体用于执行如下步骤：

23、对第一交叉特征进行第一特征变换处理，得到第一变换特征；

24、对第二交叉特征进行第二特征变换处理，得到第二变换特征；其中，第一特征变换处理与第二特征变换处理不同；

25、将第一变换特征与第二变换特征进行特征乘法运算，得到增强特征。

26、在一种实现方式中，处理单元，用于对对象特征、素材特征和n种媒体样式的样式特征进行第二相关性分析，预测业务对象与第一媒体资源之间的n个第二交互度时，具体用于执行如下步骤：

27、获取对对象特征和素材特征进行特征整合处理得到的整合特征；

28、分别对n种媒体样式的样式特征进行特征交叉处理，得到n种媒体样式的交叉特征；

29、将整合特征分别与n种媒体样式的交叉特征进行特征融合处理，得到n种媒体样式对应的融合特征；

30、根据n种媒体样式对应的融合特征，预测业务对象与第一媒体资源之间的n个第二交互度。

31、在一种实现方式中，数据处理装置中部署有预测模型，n个第二交互度由预测模型中的样式预测模块进行预测，样式预测模块包括各种媒体样式所共用的样式处理结构；

32、处理单元，用于分别对n种媒体样式的样式特征进行特征交叉处理，得到n种媒体样式的交叉特征时，具体用于执行如下步骤：

33、对样式处理结构进行n-1次复制处理，得到n-1个复制的样式处理结构；

34、调用n个样式处理结构分别对n种媒体样式的样式特征进行特征交叉处理，得到n种媒体样式的交叉特征。

35、在一种实现方式中，数据处理装置中部署有预测模型，n个第二交互度由预测模型中的样式预测模块进行预测，样式预测模块包括p个样式处理结构，p个样式处理结构与p种媒体样式一一对应，n种媒体样式是p种媒体样式中与业务对象相匹配的媒体样式，p为大于或等于n的整数；

36、处理单元，用于分别对n种媒体样式的样式特征进行特征交叉处理，得到n种媒体样式的交叉特征时，具体用于执行如下步骤：

37、调用p个样式处理结构中与n种媒体样式对应的n个样式处理结构，分别对n种媒体样式的样式特征进行特征交叉处理，得到n种媒体样式的交叉特征。

38、在一种实现方式中，获取单元，还用于执行如下步骤：

39、获取与业务对象的业务客户端相关的推荐特征；

40、处理单元，用于对对象特征和素材特征进行第一相关性分析，预测业务对象与第一媒体资源之间的第一交互度时，具体用于执行如下步骤：对对象特征、素材特征和推荐特征进行第一相关性分析，预测业务对象与第一媒体资源之间的第一交互度；

41、处理单元，用于对对象特征、素材特征和n种媒体样式的样式特征进行第二相关性分析，预测业务对象与第一媒体资源之间的n个第二交互度时，具体用于执行如下步骤：对对象特征、素材特征、推荐特征和n种媒体样式的样式特征进行第二相关性分析，预测业务对象与第一媒体资源之间的n个第二交互度。

42、在一种实现方式中，第一媒体资源是待推荐的媒体资源集合中的任一个媒体资源；处理单元，还用于执行如下步骤：

43、根据业务对象在对应的推荐媒体样式下对媒体资源集合中的各个媒体资源的兴趣度，对各个媒体资源进行排序；

44、在排序结果中确定向业务对象推荐的兴趣媒体资源；

45、按照兴趣媒体资源对应的推荐媒体样式，向业务对象推荐兴趣媒体资源。

46、在一种实现方式中，处理单元，还用于执行如下步骤：

47、在n种媒体样式中筛选与第一媒体资源中的媒体素材相匹配的m种媒体样式，m为小于或等于n的正整数；

48、处理单元，用于对对象特征、素材特征和n种媒体样式的样式特征进行第二相关性分析，预测业务对象与第一媒体资源之间的n个第二交互度时，具体用于执行如下步骤：

49、对对象特征、素材特征和m种媒体样式的样式特征进行第二相关性分析，预测业务对象与第一媒体资源之间的n个第二交互度。

50、在一种实现方式中，处理单元，用于在n种媒体样式中筛选与第一媒体资源中的媒体素材相匹配的m种媒体样式时，具体用于执行如下步骤：

51、获取n种媒体样式的样式文件；

52、分别对n种媒体样式的样式文件进行素材类型识别处理，得到n种媒体样式对应的第一素材类型信息，第一素材类型信息用于指示对应媒体样式中允许呈现的素材类型；

53、对第一媒体资源中的媒体素材进行素材类型识别处理，得到第二素材类型信息，第二素材类型信息用于指示第一媒体资源中的媒体素材中包含的素材类型；

54、在n种媒体样式中，将对应的第一素材类型信息与第二素材类型信息相匹配的媒体样式，确定为与第一媒体资源种的媒体素材相匹配的m种媒体样式。

55、在一种实现方式中，数据处理装置中部署有预测模型，预测模型包括素材预测模块和样式预测模块；获取单元，还用于执行如下步骤：

56、获取用于对预测模型进行训练的样本数据，样本数据包括样本业务对象的样本对象特征、样本媒体资源中的媒体素材的样本素材特征以及目标媒体样式的样式特征；其中，样本媒体资源是向样本业务对象推荐的媒体资源，目标媒体样式是用于推荐样本媒体资源的媒体样式；

57、处理单元，还用于执行如下步骤：

58、调用素材预测模块对样本对象特征和样本素材特征进行第一相关性分析，预测样本业务对象与样本媒体资源之间的第一样本交互度；

59、调用样式预测模块对样本对象特征、样本素材特征和目标媒体样式的样式特征进行第二相关性分析，预测样本业务对象在目标媒体样式下与样本媒体资源之间的第二样本交互度；

60、对第一样本交互度和第二样本交互度进行交互度融合处理，得到样本业务对象在目标媒体样式下对样本媒体资源的样本兴趣度，并根据样本兴趣度对预测模型进行训练。

61、在一种实现方式中，处理单元，用于根据样本兴趣度对预测模型进行训练时，具体用于执行如下步骤：

62、样式预测模块包括p种媒体样式所共用的样式处理结构，根据样本兴趣度对样式处理结构进行训练；

63、或者，样式预测模块包括p种媒体样式各自对应的样式处理结构，根据样本兴趣度对目标媒体样式对应的样式处理结构进行训练；

64、其中，目标媒体样式是p种媒体样式中用于推荐样本媒体资源的媒体样式。

65、相应地，本技术实施例提供一种计算机设备，该计算机设备包括：

66、处理器，适于实现计算机程序；

67、计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序适于由处理器加载并执行上述的数据处理方法。

68、相应地，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被计算机设备的处理器读取并执行时，使得计算机设备执行上述的数据处理方法。

69、相应地，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机程序，处理器执行该计算机程序，使得该计算机设备执行上述的数据处理方法。

70、本技术实施例中，可以获取业务对象的业务数据，业务数据可以包括业务对象的对象特征、待推荐的第一媒体资源中的媒体素材的素材特征以及第一媒体资源对应的n种媒体样式的样式特征，n为大于1的整数；可见，本技术实施例在预测业务对象对媒体资源的兴趣度时，不仅考虑了媒体资源中的媒体素材，还考虑了媒体样式，考虑了可能对兴趣度产生影响的多方面因素。可以对对象特征和素材特征进行第一相关性分析，预测业务对象与第一媒体资源之间的第一交互度，第一交互度可以由用于指示业务对象对第一媒体资源进行交互的概率；可见，通过分析对象特征和素材特征之间的相关性，可以在媒体素材这个影响因素下预测业务对象对第一媒体资源进行交互的概率。可以对对象特征、素材特征和n种媒体样式的样式特征进行第二相关性分析，预测业务对象与第一媒体资源之间的n个第二交互度，n个第二交互度与n种媒体样式一一对应，任一个第二交互度可以用于指示业务对象对采用对应媒体样式呈现的第一媒体资源进行交互的概率；可见，通过分析对象特征、素材特征和样式特征之间的相关性，可以在媒体素材和媒体样式这两个影响因素下预测业务对象对第一媒体资源进行交互的概率。可以对第一交互度和n个第二交互度进行交互度融合处理，得到业务对象对第一媒体资源的n个兴趣度，并根据n个兴趣度从n种媒体样式中确定用于推荐第一媒体资源的推荐媒体样式，n个兴趣度与n种媒体样式一一对应；可见，本技术实施例不仅考虑了媒体素材对兴趣度的影响，还考虑了结合媒体样式的媒体素材对兴趣度的影响，这样可以较为准确地预测业务对象对媒体资源的兴趣度，从而有利于基于兴趣度在多种媒体样式中确定用于推荐媒体资源的媒体样式，这样可以提升媒体资源的推荐效果。