[发明专利]信息处理方法和装置，存储介质和电子设备

权利要求书

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

获取样本数据，所述样本数据包括用户历史使用的问卷题目以及使用次数信息；

针对每一目标用户，使用所述样本数据中其他用户历史使用的问卷题目以及问卷题目使用次数通过预测模型进行问卷题目兴趣度预测，得到对所述目标用户历史使用的问卷题目的次数预测信息，所述预测模型包括学习因子；

根据所述次数预测信息，以及所述样本数据中所述目标用户历史使用问卷题目的真实次数信息，计算所述预测模型的损失函数；

根据所述损失函数更新所述预测模型中的学习因子，使得在新的学习因子下所述损失函数的计算结果减小；

根据更新后的满足预设条件的学习因子确定目标预测模型，所述目标预测模型用于根据所述样本数据计算任一所述用户未使用过的问卷题目的次数预测信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述损失函数更新所述预测模型中的学习因子，使得在新的学习因子下所述损失函数的计算结果减小，包括：

计算所述损失函数对所述学习因子的梯度值；

将所述梯度值与所述学习因子之和作为所述预测模型中的新的学习因子，使得在新的学习因子下所述损失函数的计算结果减小。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据更新后的满足预设条件的学习因子确定目标预测模型，包括：

在对所述学习因子的更新次数达到预设阈值，和/或，所述损失函数的计算结果收敛时，将包括最近一次更新得到的学习因子的预测模型作为所述目标预测模型。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述样本数据输入所述目标预测模型，计算任一所述用户未使用过的问卷题目的次数预测信息；

根据所述次数预测信息向所述用户推荐所述用户未使用过的问卷题目。

5.一种信息处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取样本数据，所述样本数据包括用户历史使用的问卷题目以及使用次数信息；

预测模块，用于针对每一目标用户，使用所述样本数据中其他用户历史使用的问卷题目以及问卷题目使用次数通过预测模型进行问卷题目兴趣度预测，得到对所述目标用户历史使用的问卷题目的次数预测信息，所述预测模型包括学习因子；

计算模块，用于根据所述次数预测信息，以及所述样本数据中所述目标用户历史使用问卷题目的真实次数信息，计算所述预测模型的损失函数；

更新模块，用于根据所述损失函数更新所述预测模型中的学习因子，使得在新的学习因子下所述损失函数的计算结果减小；

确定模块，用于根据更新后的满足预设条件的学习因子确定目标预测模型，所述目标预测模型用于根据所述样本数据计算任一所述用户未使用过的问卷题目的次数预测信息。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述更新模块用于：

计算所述损失函数对所述学习因子的梯度值；

将所述梯度值与所述学习因子之和作为所述预测模型中的新的学习因子，使得在新的学习因子下所述损失函数的计算结果减小。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述确定模块用于：

在对所述学习因子的更新次数达到预设阈值，和/或，所述损失函数的计算结果收敛时，将包括最近一次更新得到的学习因子的预测模型作为所述目标预测模型。

8.根据权利要求5-7任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括推荐模块，用于：

将所述样本数据输入所述目标预测模型，计算任一所述用户未使用过的问卷题目的次数预测信息；

根据所述次数预测信息向所述用户推荐所述用户未使用过的问卷题目。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-4中任一项所述方法的步骤。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，其上存储有计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1-4中任一项所述方法的步骤。