[发明专利]数据处理方法和装置

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取多个对象的对象数据，所述多个对象包括目标对象和除所述目标对象以外的第一对象；

根据所述对象数据构造训练数据，其中，所述对象数据包括对象与用户行为，所述训练数据包括多个用户的用户行为与每个对象的对应关系；

利用逻辑回归模型对所述训练数据进行训练，得到多个权重值，其中，所述多个权重值与所述多个对象一一对应，所述多个权重值用于表示所述多个对象之间的相关程度；

根据所述权重值推荐与所述目标对象相关的所述第一对象；

所述根据所述对象数据构造训练数据包括：

获取所述多个对象中第二对象对应的对象数值，其中，所述对象数值用于指示用户针对所述第二对象的用户行为，所述第二对象为所述多个对象中的任意一个；

获取多个用户与所述第二对象对应的对象数值，得到多个对象数值；

将所述多个对象数值组成的序列作为所述第一对象的训练数据；

所述将所述多个对象数值组成的序列作为所述第一对象的训练数据，包括：

当所述第二对象作为所述目标对象时，将所述第二对象对应的序列确定为第一训练数据；当所述第二对象作为所述第一对象时，将所述第二对象对应的序列确定为第二训练数据，其中，所述多个权重值是利用所述逻辑回归模型对所述第一训练数据和所述第二训练数据进行训练得到的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用逻辑回归模型对所述训练数据进行训练，得到多个权重值包括：

从所述训练数据中提取所述目标对象的训练数据，得到第一训练数据；

从所述训练数据中提取所述第一对象的训练数据，得到第二训练数据的集合，每个所述第一对象对应一个所述第二训练数据；

利用所述逻辑回归模型对所述第一训练数据和所述第二训练数据进行训练，得到所述多个权重值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述逻辑回归模型对所述第一训练数据和所述第二训练数据进行训练，得到所述多个权重值包括：

利用以下逻辑回归模型进行训练：

其中，y表示所述目标对象，x表示所述第一对象，w₀表示所述目标对象的权重值，w₁表示第一个所述第一对象的权重值，w_j表示第j个所述第一对象的权重值，w_n表示第n个所述第一对象的权重值，x₁表示第一个所述第一对象，x_j表示第j个所述第一对象，x_n表示第n个所述第一对象。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述权重值推荐与所述目标对象相关的所述第一对象包括：

按照所述权重值的大小对所述权重值进行排序，得到排序结果，其中，所述权重值越大，所述权重值对应的所述第一对象与所述目标对象的相关性越高；

按照所述排序结果推荐与所述目标对象相关的所述第一对象。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取多个对象的对象数据包括：

获取对象集合的对象数据，其中，所述对象集合包括多种类型的对象；

从所述对象集合中筛选出与所述目标对象具有相同类型的所述第一对象；

将筛选出的相同类型的所述第一对象和所述目标对象作为所述多个对象；

从所述对象集合的对象数据中获取筛选出的所述多个对象的对象数据。