[发明专利]数据处理方法及装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取第一目标的第一数据和第二目标的第二数据；

基于所述第一数据提取所述第一目标的第一属性信息，基于所述第二数据，提取所述第二目标的第二属性信息，以及，基于所述第一数据和所述第二数据，提取所述第一目标和所述第二目标的重构特征信息，其中，重构特征信息是基于所述第一数据和所述第二数据构造的新信息；

基于所述第一属性信息、所述第二属性信息以及所述重构特征信息，确定所述第一目标与所述第二目标的亲和力信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一数据和所述第二数据，提取所述第一目标和所述第二目标的重构特征信息，包括：

基于所述第一数据、所述第二数据、所述第一属性信息和所述第二属性信息中的至少两个，确定所述第一目标与所述第二目标的重构特征信息。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

对所述第一数据和所述第二数据进行数据修补，得到数据修补后的第一数据和数据修补后的第二数据。

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一数据提取所述第一目标的第一属性信息，包括：根据预设的至少一个第一统计参数，对所述第一数据进行数据统计，提取所述第一目标的第一属性信息；

所述基于所述第二数据，提取所述第二目标的第二属性信息，包括：根据预设的至少一个第二统计参数，对所述第二数据进行数据统计，提取所述第二目标的第二属性信息。

5.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述第一目标包括多个子目标；所述基于所述第一数据提取所述第一目标的第一属性信息，包括：

根据所述第一数据，确定所述第一目标中多个子目标的排列顺序；

根据所述多个子目标的排列顺序，得到所述第一属性信息包括的序列信息。

6.根据权利要求2至5任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一数据、所述第二数据、所述第一属性信息和所述第二属性信息中的至少两个，确定所述第一目标和所述第二目标的重构特征信息，包括：

对所述第一数据、所述第二数据以及所述第一属性信息中的至少部分信息进行特征提取，得到所述第一目标和所述第二目标的重构特征信息中的第一特征信息；

对所述第一属性信息中的至少部分信息和所述第二属性信息中的至少部分信息进行特征提取，得到所述第一目标和所述第二目标的重构特征信息中的第二特征信息。

7.根据权利要求2至5任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一数据、所述第二数据、所述第一属性信息和所述第二属性信息中的至少两个，确定所述第一目标与所述第二目标的重构特征信息，包括：

根据所述第一数据、所述第二数据、所述第一属性信息和所述第二属性信息中的至少部分信息，得到所述第一目标和所述第二目标的重构特征信息中的第三特征信息；

基于所述第三特征信息，得到所述重构特征信息中的第四特征信息。

8.根据权利要求1至7任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一属性信息、所述第二属性信息以及所述重构特征信息，确定所述第一目标与所述第二目标的亲和力信息，包括：

利用已训练的亲和力预测模型基于所述第一属性信息、所述第二属性信息以及所述重构特征信息进行亲和力预测，得到所述第一目标与所述第二目标的亲和力信息，所述亲和力信息指示用于表示所述第一目标与所述第二目标的亲和力程度，所述亲和力预测模型是基于构建的机器学习网络或者深度学习网络训练得到的。