数据处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

所属的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。下面参照图7来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备700。图7显示的电子设备700仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图7所示，电子设备700以通用计算设备的形式表现。电子设备700的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元710、上述至少一个存储单元720、连接不同系统组件(包括存储单元720和处理单元710)的总线730。其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元710执行，使得所述处理单元710执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元710可以执行上述方法实施例的如下步骤：获取用户的待预测用户数据；将待预测用户数据基于清洗方法、关联方法、情感预测方法等预处理方法得到待预测用户特征；其中，待预测用户特征包括用户行为特征、用户情感特征中至少一项；将待预测用户特征根据购买行为按时间进行聚合处理得到聚合用户特征；将聚合用户特征输入至用户购买预测模型，用户购买预测模型输出用户对应的用户购买预测结果。例如，所述处理单元710可以执行上述方法实施例的如下步骤：获取待预测用户数据对应的图卷积网络嵌入特征和双向长短时记忆网络嵌入特征，根据图卷积网络嵌入特征和双向长短时记忆网络嵌入特征得到聚合嵌入特征，将聚合嵌入特征及双向长短时记忆网络嵌入特征发送至门控网络得到用户情感特征。存储单元720可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)7201和/或高速缓存存储单元7202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)7203。存储单元720还可以包括具有一组(至少一个)程序模块7205的程序/实用工具7204，这样的程序模块7205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。总线730可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。电子设备700也可以与一个或多个外部设备740(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备700交互的设备通信，和/或与使得该电子设备700能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口750进行。并且，电子设备700还可以通过网络适配器760与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器760通过总线730与电子设备700的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备700使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。其上存储有能够实现本公开上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，本公开实施例中的程序产品被处理器执行时实现如下步骤的方法：获取用户的待预测用户数据；将待预测用户数据基于清洗方法、关联方法、情感预测方法等预处理方法得到待预测用户特征；其中，待预测用户特征包括用户情感特征；将待预测用户特征根据购买行为按时间进行聚合处理得到聚合用户特征；将聚合用户特征输入至用户购买预测模型，用户购买预测模型输出用户对应的用户购买预测结果。本公开中的计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可选地，计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。在具体实施时，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。通过以上实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时可以实现本公开实施例提供的数据处理方法。该计算机可读存储介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。根据本公开的实施例，还提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机指令，计算机指令存储在计算机可读存储介质中，电子设备的处理器从计算机可读存储介质读取计算机指令，处理器执行计算机指令，使得上述电子设备执行上述数据处理方法。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

背景技术：

1、广告作为增长的重点方向，用于解决广告主的拉新、复购等营销目标，需要基于投放目标确定人群画像及目标人群；但现有技术中，利用客户的历史行为数据，通过计算客户间的相似度或物品间的相似度，预测相似购买行为的其他客户并推荐广告，但不能识别不同时间周期用户的购买特点，预测相似购买行为客户的效率低。

2、需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本公开提供一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，至少在一定程度上克服相关技术中用户购买预测效率低的问题。

2、本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

3、根据本公开的一个方面，提供一种数据处理方法，包括：获取用户的待预测用户数据；将所述待预测用户数据进行预处理得到待预测用户特征；其中，所述待预测用户特征包括用户情感特征；将所述待预测用户特征进行聚合处理得到聚合用户特征；将所述聚合用户特征输入至用户购买预测模型，所述用户购买预测模型输出所述用户对应的用户购买预测结果。

4、在本公开的一个实施例中，还包括：获取所述待预测用户数据对应的图卷积网络嵌入特征和双向长短时记忆网络嵌入特征；根据所述图卷积网络嵌入特征和所述双向长短时记忆网络嵌入特征得到聚合嵌入特征；将所述聚合嵌入特征及所述双向长短时记忆网络嵌入特征发送至门控网络得到所述用户情感特征。

5、在本公开的一个实施例中，所述根据所述图卷积网络嵌入特征和所述双向长短时记忆网络嵌入特征得到聚合嵌入特征包括：融合所述图卷积网络嵌入特征及所述双向长短时记忆网络嵌入特征，得到融合特征；根据所述融合特征，基于双向图卷积网络在频率局部词汇图和句法分类图进行双层卷积处理，得到所述聚合嵌入特征。

6、在本公开的一个实施例中，所述用户购买预测模型训练方法包括：获取正样本及目标负样本构建训练数据集，其中，所述目标负样本为根据采样比例采集到的负样本；对比学习所述正样本及所述目标负样本，训练所述用户购买预测模型。

7、在本公开的一个实施例中，所述用户购买预测结果通过用户购买倾向等级进行表示，还包括：基于评估函数确定至少一种所述用户购买倾向等级对应的评估性能指标；其中，所述评估性能指标包括：召回率和精准率至少一项。

8、在本公开的一个实施例中，所述用户行为特征包括：用户画像特征、商品基本特征、用户活跃特征中至少一种；所述用户情感特征包括：价格情感级别、功能情感级别、效果情感级别中至少一种。

9、根据本公开的另一个方面，还提供了一种数据处理装置，包括：

10、数据获取模块，获取用户的待预测用户数据；

11、数据处理模块，将所述待预测用户数据进行预处理得到待预测用户特征；其中，所述待预测用户特征包括用户情感特征；

12、特征聚合模块，将所述待预测用户特征进行聚合处理得到聚合用户特征；

13、数据预测模块，将所述聚合用户特征输入至用户购买预测模型，所述用户购买预测模型输出所述用户对应的用户购买预测结果。

14、根据本公开的另一个方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述数据处理方法。

15、根据本公开的另一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的数据处理方法。

16、根据本公开的另一个方面，还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指令，所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中，电子设备的处理器从所述计算机可读存储介质读取所述计算机指令，所述处理器执行所述计算机指令，使得所述电子设备执行上述任意一项所述的数据处理方法。

17、本公开的实施例所提供的数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，获取用户的待预测用户数据；将待预测用户数据进行预处理得到待预测用户特征；其中，待预测用户特征用户情感特征；将待预测用户特征根据购买行为按时间进行聚合处理得到聚合用户特征；将聚合用户特征输入至用户购买预测模型，用户购买预测模型输出用户对应的用户购买预测结果，提升用户购买预测模型在不同时间段和场景下的泛化能力和稳定性，提高用户购买预测效率，能高效为预设用户购买预测结果的用户推荐广告。

18、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。