[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取用户历史行为数据，其中，所述用户历史行为数据包括第一历史行为数据和第二历史行为数据；

根据所述用户历史行为数据计算得到基于时间累积的用户行为得分，其中，所述用户行为得分包括第一行为得分和第二行为得分，所述第一行为得分根据所述第一历史行为数据计算得到，所述第二行为得分根据所述第二历史行为数据计算得到；

对于所述第一行为得分和第二行为得分进行预处理后进行组合处理，得到用户行为得分。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一历史行为数据为显性数据，包括以下数据中的一种或多种：用户交易数据、用户收藏数据、用户加标数据；和/或，

所述第二历史行为数据为隐性数据，包括以下数据中的一种或多种：用户点击数据、用户搜索数据、用户浏览数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户历史行为数据计算得到基于时间累积的用户行为得分，包括：

确定分值初值和分值递增因子；

根据所述用户历史行为数据计算行为对象出现的频率；

将所述分值递增因子与频率的乘积与所述分值初值相加，计算得到基于时间累积的用户行为得分。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，当所述行为对象包括一个或多个行为因素时，所述根据所述用户历史行为数据计算得到基于时间累积的用户行为得分，包括：

确定一个或多个行为因素、行为因素对应的分值初值和分值递增因子；

根据所述用户历史行为数据计算所述行为因素出现的频率；

将所述分值递增因子与频率的乘积与所述分值初值相加，计算得到与所述行为因素对应的分值；

组合与所述行为因素对应的分值，得到面向行为对象或行为因素的基于时间累积的用户行为得分。

5.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，被配置为获取用户历史行为数据，其中，所述用户历史行为数据包括第一历史行为数据和第二历史行为数据；

计算模块，被配置为根据所述用户历史行为数据计算得到基于时间累积的用户行为得分，其中，所述用户行为得分包括第一行为得分和第二行为得分，所述第一行为得分根据所述第一历史行为数据计算得到，所述第二行为得分根据所述第二历史行为数据计算得到；

处理模块，被配置为对于所述第一行为得分和第二行为得分进行预处理后进行组合处理，得到用户行为得分。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一历史行为数据为显性数据，包括以下数据中的一种或多种：用户交易数据、用户收藏数据、用户加标数据；和/或，

所述第二历史行为数据为隐性数据，包括以下数据中的一种或多种：用户点击数据、用户搜索数据、用户浏览数据。

7.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括：

第一确定子模块，被配置为确定分值初值和分值递增因子；

第一计算子模块，被配置为根据所述用户历史行为数据计算行为对象出现的频率；

第二计算子模块，被配置为将所述分值递增因子与频率的乘积与所述分值初值相加，计算得到基于时间累积的用户行为得分。

8.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，当所述行为对象包括一个或多个行为因素时，所述计算模块包括：

第二确定子模块，被配置为确定一个或多个行为因素、行为因素对应的分值初值和分值递增因子；

第三计算子模块，被配置为根据所述用户历史行为数据计算所述行为因素出现的频率；

第四计算子模块，被配置为将所述分值递增因子与频率的乘积与所述分值初值相加，计算得到与所述行为因素对应的分值；

组合子模块，被配置为组合与所述行为因素对应的分值，得到面向行为对象或行为因素的基于时间累积的用户行为得分。