[发明专利]一种数据处理方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取种子用户群的目标群体特征，所述种子用户群为目标通信业务的使用群体；

获取所述种子用户群的特征值中与所述目标群体特征对应的第一特征值，以及候选用户群的特征值中与所述目标群体特征对应的第二特征值；

基于所述第一特征值、所述第二特征值，以及预设能量传播算法，确定所述候选用户群中每个所述候选用户的能量值；

基于所述候选用户的能量值，确定针对所述目标通信业务的所述候选用户群中的潜在用户。

2.根据权利要求1所的方法，其特征在于，所述获取种子用户群的目标群体特征，包括：

获取预设时间段内，使用所述目标通信业务的第一用户信息，以及未使用所述目标通信业务的第二用户信息；

针对所述目标通信业务，预设多个不同的群体特征集，所述群体特征集中包括一个或多个预设群体特征；

基于所述第一用户信息、第二用户信息、所述群体特征集以及预设分类算法，确定与每个所述群体特征集对应的群体分类预测概率；

基于所述群体分类预测概率，确定所述多个不同的群体特征集中的目标群体特征集；

将所述目标群体特征集中的群体特征，作为所述种子用户群的目标群体特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一特征值、所述第二特征值，以及预设能量传播算法，确定所述候选用户群中每个所述候选用户的能量值，包括：

基于所述目标群体特征、所述第一特征值和所述第二特征值，构建目标关系图；

基于预设的所述每个所述种子用户的初始能量值、预设的每个所述候选用户的初始能量值，以及每个所述候选用户在所述目标关系图中，与其他用户之间的位置关系，确定每个所述候选用户的能量值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于预设的所述每个所述种子用户的初始能量值、预设的每个所述候选用户的初始能量值，以及每个所述候选用户在所述目标关系图中，与其他用户之间的位置关系，确定每个所述候选用户的能量值，包括：

在所述目标关系图中，基于每个所述种子用户的初始能量值以及与每个种子用户处于预设距离范围内的所述目标用户的初始能量值，确定每个所述种子用户的目标能量值，所述目标用户包括所述种子用户和/或所述候选用户；

获取与每个所述候选用户处于所述预设距离范围内的所述种子用户的目标能量值；

基于每个所述候选用户的初始能量值，以及与每个所述候选用户处于所述预设距离范围内的所述种子用户的目标能量值，确定每个所述候选用户的第一能量值；

获取每个候选用户的第一能量值，以及与每个所述候选用户处于所述预设距离范围内的所述种子用户的目标能量值，确定每个所述候选用户的能量值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述基于所述第一特征值、所述第二特征值，以及预设能量传播算法，确定所述候选用户群中每个所述候选用户的能量值之前，还包括：

对所述第一特征值和所述第二特征值进行异常数据的检测和处理，所述异常数据的检测和处理包括但不限于：缺失值的检测和处理、异常值的检测和处理以及数据分布情况的检测和处理。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对所述目标通信业务，预设多个不同的群体特征集，包括：

获取针对所述目标通信业务的群体特征；

基于预设特征选择算法，从所述目标通信业务的群体特征中选取出第一群体特征，所述特征选择算法包括信息熵特征选择算法、卡方校验特征选择算法；

基于所述第一群体特征，预设所述多个不同的群体特征集。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一群体特征，预设所述多个不同的群体特征集，包括：

在所述第一群体特征的维度大于预设维度阈值的情况下，将所述第一群体特征输入预先训练的降维模型，得到第二群体特征，所述降维模型为基于限制波尔兹曼机算法和历史特征确定的，用于对群体特征进行降维处理的模型；

基于所述第二群体特征，预设所述多个不同的群体特征集。