[发明专利]获取创意案例的数据处理方法和装置

权利要求书

1.一种获取创意案例的数据处理方法，其特征在于，包括：

获取需求数据，其中，所述需求数据为用户获取创意案例的需求的相关数据；

在预设创意案例数据库中检索与所述需求数据对应的多个检索创意案例；

基于预设创意案例评分规则，对所述多个检索创意案例进行评分处理，获得所述多个检索创意案例的排序评分结果；以及

对所述排序评分结果进行筛选处理，输出结果创意案例，其中，所述结果创意案例为排序评分结果满足预设阈值的检索创意案例；

基于预设创意案例评分规则，对所述多个检索创意案例进行评分处理，获得所述多个检索创意案例的排序评分结果，包括：

对所述多个检索创意案例进行识别，获取所述多个检索创意案例的第一评分数据，其中，所述第一评分数据为检索创意案例的相关性评分数据；

基于预设偏好评分规则，结合所述需求数据，对所述多个检索创意案例进行用户偏好评分处理，获得所述多个检索创意案例的第二评分数据，其中，所述第二评分数据为检索创意案例的用户偏好评分数据；

对所述第一评分数据和所述第二评分数据进行加权处理，获得排序评分数据；

基于预设偏好评分规则，结合所述需求数据，对所述多个检索创意案例进行用户偏好评分处理，获得所述多个检索创意案例的第二评分数据，包括：

对所述需求数据进行识别，获得偏好创意案例，其中，所述偏好创意案例为所述需求数据中用户偏好创意案例列表中的创意案例；

基于预设深度学习模型，计算所述需求数据中用户偏好创意案例列表中的全部偏好创意案例的特征数据，获得用户偏好特征数据，其中，所述用户偏好特征数据为所述用户全部偏好创意案例的特征数据经平均处理得到的特征数据；

基于所述预设深度学习模型，计算所述多个检索创意案例的特征数据；

基于预设用户偏好计算规则，对所述用户偏好特征数据与所述多个检索创意案例的特征数据进行用户偏好计算，获得所述多个检索创意案例的第二评分数据。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，在预设创意案例数据库中检索与所述需求数据对应的多个检索创意案例，包括：

基于预设检索模型，对所述需求数据进行处理，获得需求特征数据；

对预设创意案例数据库中全部创意案例的特征数据与所述需求特征数据进行计算，获得全部创意案例的相关性评分数据；

基于所述相关性评分数据对所述全部创意案例进行筛选处理，获得所述多个检索创意案例。

3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，基于预设深度学习模型，计算所述需求数据中用户偏好创意案例列表中的全部偏好创意案例的特征数据，获得用户偏好特征数据，包括：

识别所述偏好创意案例，获得所述偏好创意案例的创意方数据和案例属性数据，其中，所述案例属性数据包括：创意类型、创意风格、服务品牌，所述创意方数据包括：创意方ID、所在人才组、创意方画像；

对所述创意类型、创意风格及服务品牌进行特征汇聚处理，获得所述偏好创意案例的案例属性特征数据；

对所述创意方ID、所在人才组及创意方画像进行特征汇聚处理，获得所述偏好创意案例的创意方特征数据；以及

对所述创意方特征数据和所述案例属性特征数据进行特征汇聚处理，获得所述用户偏好特征数据。

4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，获取需求数据之前，还包括：

获取训练创意案例，其中，所述训练创意案例为进行深度学习模型训练的创意案例；

对所述训练创意案例进行预处理，得到所述训练创意案例的创意方特征数据与案例属性特征数据；

基于所述训练创意案例的创意方特征数据与案例属性特征数据，对待训练深度学习模型进行模型训练处理，获得预设深度学习模型。