数据处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质与流程

1.本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质。


背景技术：

2.随着互联网技术的发展，人们越来越多地在互联网上分享日常生活或者进行内容创作，供其他用户观看、评论，从而实现互动和社交。而现有的评论方式较为单一，例如，评论者在创作者发布的内容对象下进行手动评论。这种评论方式功能单一，无法满足不同的评论需求。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明实施例提供一种数据处理方案，以解决上述部分或全部问题。
4.根据本发明实施例的第一方面，提供了一种数据处理方法，包括：获取候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度；根据所述候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度，从所述候选内容对象中确定目标内容对象；根据所述目标内容对象的属性信息，自动生成针对所述目标内容对象的评论数据；使用所述评论数据，对所述目标内容对象进行评论。
5.根据本发明实施例的第二方面，提供了一种数据处理装置，包括：获取模块，用于获取候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度；第一确定模块，用于根据所述候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度，从所述候选内容对象中确定目标内容对象；第二确定模块，用于根据所述目标内容对象的属性信息，自动生成针对所述目标内容对象的评论数据；评论模块，用于使用所述评论数据，对所述目标内容对象进行评论。
6.根据本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如第一方面所述的数据处理方法对应的操作。
7.根据本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的数据处理方法。
8.根据本发明实施例提供的数据处理方案，根据候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度确定需要生成对应的评论数据的目标内容数据，可以快速、准确地从候选内容对象中确定出目标内容对象，进而根据目标内容对象的属性信息生成评论数据，从而使用评论数据对象目标内容对象进行评论。这样不仅实现了自动评论，丰富了评论形式，满足了用户的不同评论需求，而且使得评论的针对性强，且与目标内容对象的关联性更好。
附图说明
9.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本
发明实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
10.图1a为根据本发明实施例一的一种数据处理方法的步骤流程图；
11.图1b为根据本发明实施例一的一种使用场景的示意图；
12.图2为根据本发明实施例二的一种数据处理方法的步骤流程图；
13.图3a为根据本发明实施例三的一种数据处理方法的步骤流程图；
14.图3b为根据本发明实施例三的一种使用场景的示意图；
15.图4为根据本发明实施例四的一种数据处理装置的结构框图；
16.图5为根据本发明实施例五的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
17.为了使本领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明实施例保护的范围。
18.下面结合本发明实施例附图进一步说明本发明实施例具体实现。
19.实施例一
20.参照图1a，示出了根据本发明实施例一的一种数据处理方法的步骤流程图。
21.在本实施例中，数据处理方法配置在服务端(服务端包括服务器和/或云端)，由服务端自动生成与目标内容对象对应的评论数据，以使用评论数据对目标内容对象进行评论。
22.本实施例的数据处理方法包括以下步骤：
23.步骤s102：获取候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度。
24.候选内容对象可以是创作者发布的内容，如视频内容、音频内容、文字内容、图文内容等等，或者也可以是评论者发布的评论内容，如针对创作者发布的内容的评论内容、或者针对评论内容的评论内容等，本实施例对比不作限制。
25.在本实施例中，以候选内容对象是创作者发布的内容为例进行说明，当然，在其他实施例中，候选内容对象也可以是评论者发布的评论内容。
26.需要说明的是，本实施例中的创造者和评论者是用户的不同身份角色，每个用户均可以具有一个或多个身份角色。
27.内容质量信息用于指示各候选内容对象的内容质量情况。例如，内容质量信息包括下列之一：优质内容、良好内容、普通内容。当然，根据需要不同，内容质量信息中包括的内容可以不同，本实施例对此不作限制。
28.本领域技术人员可以采用任何适当的方式获得内容质量信息。例如，通过人工方式预先对各候选内容对象进行质量评价，并生成对应的内容质量信息。
29.内容新鲜度用于指示对应的候选内容对象的时效和被关注程度。内容新鲜度可以根据候选内容对象的发布时间、已有评论数和最新被评论时间等确定。这样使得被评论数量较多或者最新被评论时间较新的候选内容对象的内容新鲜度更高。当然，在其他实施例中，本领域技术人员也可以采用其他适当的规则确定内容新鲜度，本实施例对此不作限制。
30.步骤s104：根据所述候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度，从所述候选内容对象中确定目标内容对象。
31.在一具体实现中，目标内容对象可以是已有评论数小于目标评论数的内容对象。当然，在其他实施例中，可以采用其他方式确定目标内容对象，本实施例对此不作限制。
32.目标评论数可以根据内容质量信息和内容新鲜度确定。例如，针对每个候选内容对象，根据其内容质量信息确定一个基准值，该基准值指示在发布时长到达某一时长时的评论数量。然后根据各候选内容对象的内容新鲜度对基准值进行调整，从而获得各候选内容对象对应的目标评论数。
33.由于内容新鲜度能够指示对应的候选内容对象的时效和被关注程度，因此在确定目标内容对象时考虑了其内容新鲜度，使得可以从候选内容对象中获取发布时间适当，时效性较好、且被关注程度适合的作为目标内容对象。类似地，由于内容质量信息能够指示候选内容对象的内容质量，因此，在确定目标内容对象时考虑了其内容质量，使得可以从候选内容对象中获得质量好的作为目标内容对象。
34.步骤s106：根据所述目标内容对象的属性信息，自动生成针对所述目标内容对象的评论数据。
35.属性信息包括下列至少之一：对应的目标内容对象的内容分类、对应的目标内容对象的内容标签、对应的目标内容对象对应的内容领域，但并不限于此，其还可以包括其他信息，本实施例对此不作限制。
36.其中，根据不同的分类标准目标内容对象可以具有不同的内容分类，如根据内容涉及的朝代不同可以分为汉朝、唐朝、明朝等，根据内容涉及的人物性别可以分为男装、女装等。
37.内容标签可以是目标内容对象为其设置的说明性标签，如汉服、梅花、或者某某品牌、某某型号等等。
38.目标内容对象对应的内容领域可以指示其所在行业。
39.本领域技术人员可以采用任何适当的方式，自动生成目标内容对象对应的评论数据，由于评论数据是根据目标内容对象的属性信息生成的，一方面能够实现自动化，丰富评论的形式，另一方面，生成的评论数据与目标内容对象的关联度高，使得使用评论数据对目标内容对象进行评论可以更好地满足用户的需求，更加贴近真实的人工评论。
40.本领域技术人员可以采用任何适当的方式自动生成评论数据，例如，通过训练的神经网络模型(如，生成模型、generative model)生成评论数据。或者，从预设的评论数据库中选取出于目标内容对象对应的评论数据等。
41.步骤s108：使用所述评论数据，对所述目标内容对象进行评论。
42.在一具体实现中，可以直接将评论数据作为对目标内容对象的评论发送，或者，也可以根据需要，在需要的时间将一个或一个上的评论数据作为对应的目标内容对象的评论数据发送，本实施例对此不作限制。
43.下面结合一具体使用场景对数据处理方法进行说明如下：
44.如图1b所示，服务端可以每隔一段时间获取目标应用程序中的候选内容对象。候选内容对象可以是在该间隔时间段内的新增内容对象，例如创作者发布的内容(如视频内容、音频内容、文字内容、图文内容等)，或者用户发布的评论内容(如针对创作者发布的内
容的评论内容，或者针对评论内容的评论内容等)，在本使用场景中，以新增内容对象是创作者发布的内容为例进行说明。
45.针对各候选内容对象，服务端的内容识别单元根据其对应的浏览数据、审核状态、推荐等级和排序信息中的至少之一确定对应的内容质量信息。例如，候选内容对象a为优质内容，候选内容对象b为良好内容，候选内容对象c为普通内容等。
46.新鲜度计算单元根据候选内容对象的发布时间和已有评论数，确定候选内容对象对应的内容新鲜度。例如，以单位发布时间内已有评论数指示内容新鲜度。单位发布时间可以是1分钟、10秒、5分钟等等。
47.评论数量计算单元针对各候选内容对象，根据其对应的内容质量信息和内容新鲜度计算目标评论数，进而将已有评论数小于目标评论数的候选目标对象确定为目标内容对象。
48.针对每个目标内容对象，目标评论数和已有评论数的差值即为其需要自动生成的评论数据的数量。
49.一种方式中，在自动生成评论数据时，评论内容生产单元可以根据目标内容对象的属性信息，从预设的多个候选评论数据中确定关联度满足设定条件(设定条件可以根据需求确定，例如可以为关联度大于70％等)的前n个候选评论数据作为确定的评论数据。n大于或等于目标评论数和已有评论数的差值。
50.然后，评论发送任务单元使用各目标内容对象对应的评论数据对其进行评论。
51.由于根据各目标内容对象的属性信息，自动生成与目标内容对象对应的评论数据，因此保证了评论数据与目标内容对象具有较高的关联度，使得使用这些评论数据对目标内容对象进行评论的效果更好，从而丰富了评论的形式，满足了用户采用不同方式进行评论的需求，从而提升了适应性。
52.通过本实施例，根据候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度确定需要生成对应的评论数据的目标内容数据，可以快速、准确地从候选内容对象中确定出目标内容对象，进而根据目标内容对象的属性信息生成评论数据，从而使用评论数据对象目标内容对象进行评论。这样不仅实现了自动评论，丰富了评论形式，满足了用户的不同评论需求，而且使得评论的针对性强，且与目标内容对象的关联性更好。
53.本实施例的数据处理方法可以由任意适当的具有数据处理能力的电子设备执行，包括但不限于：服务器、移动终端(如平板电脑、手机等)和pc机等。
54.实施例二
55.参照图2，示出了根据本发明实施例二的一种数据处理方法的步骤流程图。
56.本实施例的数据处理方法包括前述的步骤s102～步骤s108。
57.在本实施例的一种具体实现中，为了能够快速、可靠地获取内容质量信息和内容新鲜度，从而提升后续确定目标内容对象的准确度，以便很好的满足用户需求，步骤s102包括子步骤s1021和子步骤s1022。
58.子步骤s1021用于实现获取候选内容对象的内容质量信息的目的，子步骤s1022用于实现获取候选内容对象的内容新鲜度的目的，但在具体应用中，这两个步骤的执行可以不分先后顺序，也可以并行执行。具体地：
59.子步骤s1021：根据所述候选内容对象的浏览数据、审核状态、推荐等级和排序信
息中的至少之一，确定所述候选内容对象对应的内容质量信息。
60.在本实施例中，内容质量信息包括下列至少之一：优质内容、良好内容、和普通内容。
61.所述浏览数据包括下列至少之一：被查看数、已有评论数和被分享数。浏览数据可以是其包括的所有数据的和，也可以根据其包括的数据采用其他任何适当方式确定。通过浏览数据，可以获知用户对候选内容对象的关注和感兴趣程度。
62.审核状态用于指示候选内容对象是否通过了内容审核等。
63.推荐等级可以根据需要确定，如，推荐等级1～5，等级越高向用户推荐的可能性越大。排序信息用于指示相同推荐等级下的不同的候选内容对象的优先级顺序。
64.通过内容质量信息一方面可以筛除不满足要求的候选内容对象，另一方面可以对满足要求的候选内容对象的内容质量进行评级。
65.在一具体实现中，以候选内容对象a为例，其对应的审核状态为人工审核通过(其可以使用对应的量化数据进行指示如使用数字“3”指示人工审核通过)，推荐等级为1级，排序信息为10，根据浏览数据、审核状态、推荐等级和排序信息进行加权求和，以根据加权求和的结果确定候选内容对象a的内容质量信息，如候选内容对象a的内容质量信息用于指示其为优质内容。
66.其中，加权求和中浏览数据、审核状态、推荐等级和排序信息各自对应的权重值可以根据需要确定，本实施例对此不作限制。加权求和的结果与内容质量等级间的对应关系也可以根据需要确定，本实施例对此不作限制。
67.当然，在其他实施例中，可以采用其他方式确定各候选内容对象的内容质量信息。
68.子步骤s1022：根据所述候选内容对象的发布时间和已有评论数，确定所述候选内容对象对应的内容新鲜度。
69.在一种可行方式中，针对某个候选内容对象，根据其发布时间和当前时间确定已发布时长，根据已发布时长和已有评论数确定单位时长的评论数，进而根据单位发布时间的评论数作为内容新鲜度。
70.或者，在另一种可行方式中，基于前一可行方式获得的单位发布时间的评论数，根据预设的对应关系，确定对应的内容新鲜度，例如，内容新鲜度为90％等。
71.或者，在又一种可行方式中，针对某个候选内容对象，可以通过对其已发布时长和已有评论数进行加权求和的方式获得的内容新鲜度。其中，加权求和中的权重值可以根据需要确定，本实施例对此不作限制。当然，在其他实施例中，本领域技术人员也可以采用其他方式确定内容新鲜度，本实施例对此不作限制。
72.通过本实施例，根据候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度确定需要生成对应的评论数据的目标内容数据，可以快速、准确地从候选内容对象中确定出目标内容对象，进而根据目标内容对象的属性信息生成评论数据，从而使用评论数据对象目标内容对象进行评论。这样不仅实现了自动评论，丰富了评论形式，满足了用户的不同评论需求，而且使得评论的针对性强，且与目标内容对象的关联性更好。
73.本实施例的数据处理方法可以由任意适当的具有数据处理能力的电子设备执行，包括但不限于：服务器、移动终端(如平板电脑、手机等)和pc机等。
74.实施例三
75.参照图3a，示出了根据本发明实施例三的一种数据处理方法的步骤流程图。
76.本实施例的数据处理方法包括前述的步骤s102～步骤s108。其中，步骤s102可以通过前述的任一实施例的方式实现。而为了能够更加准确地确定目标内容对象，在本实施例中，步骤s104包括以下子步骤：
77.子步骤s1041：根据各所述候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度，确定各所述候选内容对象对应的目标评论数。
78.在一具体实现中，以候选内容对象a的内容质量信息为优质内容为例进行说明。在根据候选内容对象a的内容质量信息确定对应的基准值a，根据候选内容对象a的内容新鲜度对基准值a进行调整，如将内容新鲜度与基准值a进行加权求和，获得目标评论数。加权求和的权重值可以根据需要确定，本实施例对此不作限制。
79.当然，在其他实施例中，可以采用其他方式获得目标评论数，本实施例对此不作限制。
80.子步骤s1042：根据各所述候选内容对象的目标评论数和已有评论数，确定已有评论数小于所述目标评论数的目标内容对象。
81.如果候选内容对象的已有评论数小于目标评论数，则表示该候选内容对象需要进行评论，因此，将其确定为目标内容对象。反之，若候选内容对象的已有评论数大于或等于目标评论数，则表示其不需要进行评论，针对该候选内容对象可以不作动作。
82.通过上述方式在确定目标内容对象时结合了候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度信息，从而保证了确定出的目标内容对象的热度较高，不会对发布时间过长而热度较低的过冷内容对象进行处理，提升了目标内容对象确定的准确度。
83.可选地，在本实施例中，针对确定出的目标内容对象自动生成评论数据时，为了确保生成的评论数据与目标内容对象的关联度能够满足需求，步骤s106包括以下子步骤：
84.子步骤s1061：针对各所述目标内容对象，根据当前目标内容对象的属性信息和已有评论的内容，分别确定预设的多个候选评论数据与所述当前目标内容对象的内容关联度。
85.在本实施例中，属性信息包括下列至少之一：所述当前目标内容对象的内容分类、所述当前目标内容对象的内容标签、所述当前目标内容对象对应的内容领域。
86.当然，在其他实施例中，属性信息还可以包括其他信息，本实施例对此不作限制。
87.在一具体实现方式中，预先设置有多个候选评论数据，评论数据可以是评论内容数据或评论者标识数据。
88.针对各评论内容数据具有对应的评论内容属性信息，如其对应的内容分类、内容标签以及对应的内容领域等。类似的，评论者标识数据具有对应的评论者属性信息，如对应的内容分类、内容标签以及对应的内容领域等。
89.针对评论内容数据，可以根据其评论内容属性信息、当前目标内容对象的属性信息以及当前目标内容对象已有评论的内容计算第一内容关联度。
90.针对评论者标识数据，可以根据其指示的评论者属性信息和当前目标内容对象的属性信息以及当前目标内容对象已有评论的内容计算第二内容关联度。
91.本领域技术人员可以采用任何适当的方式计算内容关联度，如采用计算欧式距离等方式，或者使用训练的具有关联度计算功能的神经网络模型进行计算等，本实施例对此
不作限制。
92.子步骤s1062：将与所述当前目标内容对象的内容关联度满足设定阈值的候选评论数据，确定为当前目标内容对象的评论数据。
93.在一具体实现中，子步骤s1062可以实现为：确定与所述当前目标内容对象的内容关联度满足设定阈值的候选评论数据；判断确定的所述候选评论数据的数量是否满足预设数量；若满足，则从满足设定阈值的候选评论数据中选择所述预设数量的候选评论数据，作为当前目标内容对象的评论数据；否则，则确定的所有候选评论数据确定为当前目标内容对象的评论数据。
94.设定阈值可以根据需要确定，例如为70％、80％、90％等等。
95.在确定候选评论数据时，针对包含评论内容数据的候选评论数据(记作第一候选评论数据)，可以根据各评论内容数据对应的第一内容关联度，确定大于或等于设定阈值的评论内容数据，这些评论内容数据对应的第一候选评论数据记作确定的第一候选评论数据。
96.类似地，针对包含评论者标识数据的候选评论数据(记作第二候选评论数据)，可以根据各评论者标识数据对应的第二内容关联度，确定大于或等于设定阈值的评论者标识数据，这些评论者标识数据对应的第二候选评论数据记作确定的第二候选评论数据。
97.若确定的第一候选评论数据满足预设数量，则从确定的第一候选评论数据中确定预设数量个第一候选评论数据作为当前目标内容对象的评论数据。反之，则将全部的定的第一候选评论数据确定为当前目标内容对象的评论数据。
98.类似地，若确定的第二候选评论数据满足预设数量，则从确定的第二候选评论数据中确定预设数量个第二候选评论数据作为当前目标内容对象的评论数据。反之，则将全部的定的第二候选评论数据确定为当前目标内容对象的评论数据。
99.预设数量可以由本领域技术人员根据实际需求适当设置，其可以是当前目标内容对象的目标评论数与已有评论数的差值。
100.通过上述方式可以获取在语义、内容上与目标内容对象的内容关联度高的评论数据，从而保证后续评论质量。
101.在确定各目标内容对象对应的评论数据后，步骤s108可以实现为：根据目标内容对象对应的评论数据和待评论时间，生成对应的评论任务，其中，所述评论任务用于在所述待评论时间到达时发布所述目标内容对象对应的评论数据。
102.在一具体实现中，各目标内容对象对应的评论任务可以是一个或多个。每个评论任务中均具有至少两个对应的评论数据，分别为包括评论内容数据的第一评论数据和包括评论者标识数据的第二评论数据。此外，每个评论任务对应一个待评论时间。
103.下面对确定评论任务中的第一评论数据、第二评论数据和待评论时间的实现方式进行说明：
104.在步骤s106中已经确定了各目标内容对象对应的评论数据，这些评论数据中的一部分为第一评论数据另一部分为第二评论数据，在本实施例中，针对每个第一评论数据，可以从第二评论数据中随机匹配一个与该第一评论数据组成任务组合(即确定评论内容和评论者)，每个任务组合对应一个评论任务。
105.当然，在其他实施例中，也可以采用其他方式确定任务组合中的第一评论数据和
第二评论数据，本实施例对此不作限制。
106.评论任务对应的待评论时间可以根据需要确定。例如，针对目标内容对象确定一个预置对应的评论时间段，如当前时刻之后的45分钟、1小时、1天等。在评论时间段内为各评论任务随机匹配一个时间作为待评论时间。
107.然后，根据每个任务组合及待评论时间生成一个评论任务。每个目标内容对象可以对应一个或一个以上的评论任务。
108.为了提升自动化，可以将该评论任务发送到任务队列中，从而在发送时间到达时自动执行评论任务，发布对应的目标内容对象对应的评论数据。
109.需要说明的是，任务队列可以是任何适当的队列，例如，为了降低负载，保证运行可靠性，任务队列可以是基于订阅模式的分布式队列。
110.下面结合一个具体使用场景，对本实施例的方法的实现过程进行说明如下：
111.如图3b所示，配置有本方法的服务端定时触发获取候选内容对象的任务，例如，通过现有的任务调度器定时触发从某个目标应用程序中请求候选内容对象的任务。
112.针对各候选内容对象，内容识别单元根据如浏览数据、审核状态、推荐等级、排序信息等对候选内容对象进行质量评级，获取内容质量信息。内容质量信息包括优质内容、良好内容、普通内容中之一。其中，浏览数据用于指示对应的候选目标内容对象的热度。
113.此外，针对各候选内容对象，新鲜度计算单元根据其发布时间和已有评论数计算对应的内容新鲜度。
114.针对各候选内容对象，评论数量计算单元通过内容质量信息和内容新鲜度进行计算，确定当前候选内容对象是否需要自动生成评论数据，若需要则将其确定为目标内容对象。此外，评论数量计算单元还可以确定各目标内容对象需要的评论数据的数量。
115.针对各目标内容对象，评论内容生产单元通过目标内容对象的属性信息(如内容分类、内容标签、涉及行业)以及已有评论的内容计算评论内容指数值，并根据该指数值从预设的评论内容库中匹配出评论内容数据和评论者标识数据作为确定的评论数据。
116.评论发送任务单元针对各确定评论数据计算出对应的发送时间，以实现将不同的评论数据分为多个时间发送的目的。根据评论数据和发送时间生成评论任务，并将评论任务发送到消息队列中，在发送时间到达时，消息队列将根据评论数据生成的评论发送到目标内容对象所在的应用程序中，实现对其评论的功能。
117.通过这种方式实现了根据用户需要自动评论，而且生成的评论数据与目标内容对象的关联度高，效果更好，而且评论时间可以自由控制，一次可以针对一个目标内容对象生成多个评论数据，提高执行效率，且可以根据用户的需求选择适当的目标内容对象，如热度较高的目标内容对象进行评论。
118.通过上述方式可以模拟真实评论场景，保证后续使用目标内容对象的评论数据作为训练样本进行训练时可以获得更好的训练效果。
119.或者，在另一使用场景，配置有本方法的服务端定时触发获取候选内容对象的任务，例如，通过现有的任务调度器定时触发从某个网络地址(如某个网站的地址)中请求候选内容对象的任务。该候选内容对象可以是创作者在网站中发布的图文内容。
120.针对获取的各候选内容对象，内容识别单元计算获得各候选内容对象的内容质量信息。其计算方式可以与前述的使用场景的计算方式相同或不同。内容质量信息包括优质
内容(如以内容质量信息为1指示)、良好内容(如以内容质量信息为0.7指示)、普通内容(如以内容质量信息为0.3指示)中之一。
121.通过新鲜度计算单元根据发布时间、已有评论数和最新被评论时间，确定对应的内容新鲜度，以通过内容新鲜度指示候选内容对象的时效和被关注度。例如，根据发布时间确定发布时长，根据最新被评论时间确定最新评论发布时长，对发布时长、已有评论数和最新评论发布时长进行加权求和，获得内容新鲜度。
122.通过评论数量计算单元，根据候选内容对象的内容质量信息确定对应的基准值，根据内容新鲜度和基准值进行加权求和的结果，确定各候选内容对象中需要自动生成评论数据的目标内容对象。此外，评论数量计算单元还可以确定各目标内容对象需要的评论数据的数量。
123.针对各目标内容对象，评论内容生产单元过目标内容对象的属性信息(如内容分类、内容标签、涉及行业)以及已有评论的内容计算评论内容指数值，并根据该指数值从预设的评论内容库中匹配出评论内容数据和评论者标识数据作为确定的评论数据。
124.评论发送任务单元针对各确定评论数据计算出对应的发送时间，以实现将不同的评论数据分为多个时间发送的目的。根据评论数据和发送时间生成评论任务，并将评论任务发送到消息队列中，在发送时间到达时，消息队列将根据评论数据生成的评论发送到目标内容对象所在的网站中，实现对其评论的功能。
125.在本使用场景中，通过这种方式可以实现对网站中创作者发布的内容(如用户发布的帖子)、评论者发布的评论等的自动评论。
126.通过本实施例，根据候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度确定需要生成对应的评论数据的目标内容数据，可以快速、准确地从候选内容对象中确定出目标内容对象，进而根据目标内容对象的属性信息生成评论数据，从而使用评论数据对象目标内容对象进行评论。这样不仅实现了自动评论，丰富了评论形式，满足了用户的不同评论需求，而且使得评论的针对性强，且与目标内容对象的关联性更好。
127.本实施例的数据处理方法可以由任意适当的具有数据处理能力的电子设备执行，包括但不限于：服务器、移动终端(如平板电脑、手机等)和pc机等。
128.实施例四
129.参照图4，示出了根据本发明实施例四的一种数据处理装置的结构框图。
130.本实施例的数据处理装置包括：获取模块402，用于获取候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度；第一确定模块404，用于根据所述候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度，从所述候选内容对象中确定目标内容对象；第二确定模块406，用于根据所述目标内容对象的属性信息，自动生成针对所述目标内容对象的评论数据；评论模块408，用于使用所述评论数据，对所述目标内容对象进行评论。
131.可选地，获取模块402用于在获取候选内容对象的内容质量信息时，根据所述候选内容对象的浏览数据、审核状态、推荐等级和排序信息中的至少之一，确定所述候选内容对象对应的内容质量信息，其中，所述浏览数据包括下列至少之一：被查看数、已有评论数和被分享数。
132.可选地，获取模块402在获取候选内容对象的内容新鲜度时，根据所述候选内容对象的发布时间和已有评论数，确定所述候选内容对象对应的内容新鲜度。
133.可选地，第一确定模块404用于根据各所述候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度，确定各所述候选内容对象对应的目标评论数；根据各所述候选内容对象的目标评论数和已有评论数，确定已有评论数小于所述目标评论数的目标内容对象。
134.可选地，第二确定模块406用于针对各所述目标内容对象，根据当前目标内容对象的属性信息和已有评论的内容，分别确定预设的多个候选评论数据与所述当前目标内容对象的内容关联度；将与所述当前目标内容对象的内容关联度满足设定阈值的候选评论数据，确定为当前目标内容对象的评论数据。
135.可选地，第二确定模块406在将与所述当前目标内容对象的内容关联度满足设定阈值的候选评论数据，确定为当前目标内容对象的评论数据时，确定与所述当前目标内容对象的内容关联度满足设定阈值的候选评论数据；判断确定的所述候选评论数据的数量是否满足预设数量；若满足，则从满足设定阈值的候选评论数据中选择所述预设数量的候选评论数据，作为当前目标内容对象的评论数据；否则，则确定的所有候选评论数据确定为当前目标内容对象的评论数据。
136.可选地，所述属性信息包括下列至少之一：所述当前目标内容对象的内容分类、所述当前目标内容对象的内容标签、所述当前目标内容对象对应的内容领域。
137.可选地，评论模块408用于根据所述目标内容对象对应的评论数据和待评论时间，生成对应的评论任务，其中，所述评论任务用于在所述待评论时间到达时发布所述目标内容对象对应的评论数据。
138.本实施例的数据处理装置用于实现前述多个方法实施例中相应的数据处理方法，并具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。此外，本实施例的数据处理装置中的各个模块的功能实现均可参照前述方法实施例中的相应部分的描述，在此亦不再赘述。
139.实施例五
140.参照图5，示出了根据本发明实施例五的一种电子设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对电子设备的具体实现做限定。
141.如图5所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)502、通信接口(communications interface)504、存储器(memory)506、以及通信总线508。
142.其中：
143.处理器502、通信接口504、以及存储器506通过通信总线508完成相互间的通信。
144.通信接口504，用于与其它电子设备如终端设备或服务器进行通信。
145.处理器502，用于执行程序510，具体可以执行上述数据处理方法实施例中的相关步骤。
146.具体地，程序510可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
147.处理器502可能是中央处理器cpu，或者是特定集成电路asic(application specific integrated circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。电子设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个cpu；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个cpu以及一个或多个asic。
148.存储器506，用于存放程序510。存储器506可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
149.程序510具体可以用于使得处理器502执行以下操作：获取候选内容对象的内容质
量信息和内容新鲜度；根据所述候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度，从所述候选内容对象中确定目标内容对象；根据所述目标内容对象的属性信息，自动生成针对所述目标内容对象的评论数据；使用所述评论数据，对所述目标内容对象进行评论。
150.在一种可选的实施方式中，程序510还用于使得处理器502在获取候选内容对象的内容质量信息时，根据所述候选内容对象的浏览数据、审核状态、推荐等级和排序信息中的至少之一，确定所述候选内容对象对应的内容质量信息，其中，所述浏览数据包括下列至少之一：被查看数、已有评论数和被分享数。
151.在一种可选的实施方式中，程序510还用于使得处理器502获取候选内容对象的内容新鲜度时，根据所述候选内容对象的发布时间和已有评论数，确定所述候选内容对象对应的内容新鲜度。
152.在一种可选的实施方式中，程序510还用于使得处理器502在根据所述候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度，从所述候选内容对象中确定目标内容对象时，根据各所述候选内容对象的内容质量信息和内容新鲜度，确定各所述候选内容对象对应的目标评论数；根据各所述候选内容对象的目标评论数和已有评论数，确定已有评论数小于所述目标评论数的目标内容对象。
153.在一种可选的实施方式中，程序510还用于使得处理器502在根据所述目标内容对象的属性信息，自动生成针对所述目标内容对象的评论数据时，针对各所述目标内容对象，根据当前目标内容对象的属性信息和已有评论的内容，分别确定预设的多个候选评论数据与所述当前目标内容对象的内容关联度；将与所述当前目标内容对象的内容关联度满足设定阈值的候选评论数据，确定为当前目标内容对象的评论数据。
154.在一种可选的实施方式中，程序510还用于使得处理器502在将与所述当前目标内容对象的内容关联度满足设定阈值的候选评论数据，确定为当前目标内容对象的评论数据时，确定与所述当前目标内容对象的内容关联度满足设定阈值的候选评论数据；判断确定的所述候选评论数据的数量是否满足预设数量；若满足，则从满足设定阈值的候选评论数据中选择所述预设数量的候选评论数据，作为当前目标内容对象的评论数据；否则，则确定的所有候选评论数据确定为当前目标内容对象的评论数据。
155.在一种可选的实施方式中，所述属性信息包括下列至少之一：所述当前目标内容对象的内容分类、所述当前目标内容对象的内容标签、所述当前目标内容对象对应的内容领域。
156.在一种可选的实施方式中，程序510还用于使得处理器502在使用所述评论数据，对所述目标内容对象进行评论时，根据所述目标内容对象对应的评论数据和待评论时间，生成对应的评论任务，其中，所述评论任务用于在所述待评论时间到达时发布所述目标内容对象对应的评论数据。
157.程序510中各步骤的具体实现可以参见上述数据处理方法实施例中的相应步骤和单元中对应的描述，在此不赘述。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的设备和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程描述，在此不再赘述。
158.需要指出，根据实施的需要，可将本发明实施例中描述的各个部件/步骤拆分为更多部件/步骤，也可将两个或多个部件/步骤或者部件/步骤的部分操作组合成新的部件/步
骤，以实现本发明实施例的目的。
159.上述根据本发明实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可存储在记录介质(诸如cd rom、ram、软盘、硬盘或磁光盘)中的软件或计算机代码，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程记录介质或非暂时机器可读介质中并将被存储在本地记录介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件(诸如asic或fpga)的记录介质上的这样的软件处理。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件(例如，ram、rom、闪存等)，当所述软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现在此描述的数据处理方法。此外，当通用计算机访问用于实现在此示出的数据处理方法的代码时，代码的执行将通用计算机转换为用于执行在此示出的数据处理方法的专用计算机。
160.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明实施例的范围。
161.以上实施方式仅用于说明本发明实施例，而并非对本发明实施例的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明实施例的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明实施例的范畴，本发明实施例的专利保护范围应由权利要求限定。