[发明专利]一种数据处理方法、装置、设备及介质有效
申请号: | 201910576291.1 | 申请日: | 2019-06-28 |
公开(公告)号: | CN110309235B | 公开(公告)日: | 2022-01-07 |
发明(设计)人: | 范叶亮;张美琦;卢周 | 申请(专利权)人: | 京东科技控股股份有限公司 |
主分类号: | G06F16/28 | 分类号: | G06F16/28 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
地址: | 100176 北京市大兴区北京经*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 数据处理 方法 装置 设备 介质 | ||
1.一种数据处理方法,其特征在于,包括:
从预先构建的至少一种关系链类型中抽取一种关系链类型,根据所抽取的关系链类型确定组成抽样序列的数据关系类型,所述关系链类型包括多个数据关系类型,所述数据关系类型包括两个数据类型之间的单向关系,所述数据类型包括用户标识和/或物品标识;
根据所述数据关系类型中各节点数据的数据类型以及预设随机抽样方法从数据库中抽取出所述数据关系类型的节点数据;
根据所述数据关系类型将所抽取的节点数据顺序组成序列,将所述序列作为随机抽样的抽样序列,基于所述抽样序列为用户推送目标推送信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设随机抽样方法包括别名抽样方法,所述数据库中存储有所述数据关系类型与别名抽样参数的对应关系,所述根据所述数据关系类型中各节点数据的数据类型以及预设随机抽样方法从数据库中抽取出所述数据关系类型的节点数据,包括:
根据所述数据关系类型从所述数据关系类型对应的别名抽样参数中抽取出所述数据关系类型的节点数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述关系链类型中的相邻数据关系类型首尾衔接,所述数据关系类型包括首位数据关系类型,所述首位数据关系类型为所述关系链类型中的第一个数据关系类型,所述根据所述数据关系类型以及所述数据关系类型对应的别名抽样参数从所述数据库中抽取出所述数据关系类型的节点数据,包括:
根据所述首位数据关系类型、所述首位数据关系类型的起始节点的数据类型以及别名抽样算法从所述首位数据关系类型对应的别名抽样参数中抽取出一起始节点作为所述首位数据关系类型的首位起始节点;
根据所述首位起始节点、首位终止节点的数据类型以及别名抽样算法从所述首位数据关系类型对应的别名抽样参数中抽取出一终止节点作为所述首位数据关系类型的首位终止节点。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述数据关系类型还包括至少一个后续数据关系类型,所述后续数据关系类型为所述关系链类型中除第一个数据关系类型以外的其他数据关系类型,所述根据所述数据关系类型以及所述数据关系类型对应的别名抽样参数从所述数据库中抽取出所述数据关系类型的节点数据,包括:
针对每个所述后续数据关系类型,根据所述后续数据关系类型、所述后续数据关系类型的起始节点以及别名抽样算法从所述后续数据关系类型对应的随机抽样参数中抽取出所述后续数据关系类型的终止节点,其中,所述后续数据关系类型的起始节点为所述后续数据关系类型的前一数据关系类型的终止节点。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述首位数据关系类型、所述首位数据关系类型的起始节点的数据类型以及别名抽样算法从所述首位数据关系类型对应的别名抽样参数中抽取出一起始节点作为所述首位数据关系的首位起始节点,包括:
从所述数据库中获取所述首位数据关系类型的样本数量N;
随机生成整数g,其中g∈[1,N],并根据整数g生成首位起始节点的采样标识;
从数据库中获取所述首位数据关系类型中与所述采样标识对应的业务标识、别名以及别名抽样概率p;
随机生成自然数h,其中h∈[0,1],并将h与所述别名抽样概率p进行比较;
若h<p,则将所述业务标识对应的节点作为所述首位起始节点,否则,将所述别名对应的节点作为所述首位起始节点。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,还包括:
获取原始数据,确定所述原始数据中包含的至少一个数据关系类型;
针对每个所述数据关系类型,对所述数据关系类型的数据进行预处理,得到所述数据关系类型中各节点用于别名抽样的多个别名抽样参数;
将所述别名抽样参数存储至数据库中,并建立所述数据关系类型与所述别名抽样参数的对应关系。
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