[发明专利]一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，该数据处理方法包括：获取P个目标对象的属性数据和目标数据；根据P个目标对象的属性数据，构建P个目标对象的对象特征；对P个目标对象的目标数据进行基于序列模式的挖掘分析，得到P个目标对象的访问信息；根据P个目标对象的对象特征以及P个目标对象的访问信息，对P个目标对象进行集成聚类处理，得到多个聚类簇；根据每个聚类簇中的对象类型，确定各个聚类簇的分类类型。采用本申请实施例，可以提高对象识别的准确率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、一种数据处理装置、一种计算机设备以及一种计算机可读存储介质。

背景技术

随着计算机技术的快速进步，互联网行业和互联网产品(例如各类应用程序、门户网站、搜索引擎等等)得到了蓬勃发展，对象识别(也可称为对象挖掘)对互联网行业发展、互联网产品运营、互联网业务引流起到至关重要的作用。例如，通过识别视频播放类互联网产品中特定类型的目标对象，可以增强对象群体之间的传播效应，提高视频播放类互联网产品的页面访问量；又如，通过识别资讯论坛类互联网产品中特定类型的目标对象，可以有效地带动行业信息方向。目前，互联网产品中涉及的对象识别方案主要包括两种，一种是基于规则或神经网络构建对象社交关系网络，通过扩展对象群体的方式识别对象；另一种是训练分类模型，通过训练好的分类模型识别对象；实践发现，上述两种对象识别方案因通用性不高、泛化能力低、忽略对象之间的群体效应等因素，导致对象识别准确率较低，因此如何提高对象识别的准确率成为当前研究的热点话题。

发明内容

本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，可以提高对象识别的准确率。

一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，该数据处理方法包括：

获取P个目标对象的属性数据和目标数据；P个目标对象中的第i个目标对象的目标数据包括第i个目标对象在时间周期内针对目标业务的多个访问数据，P为大于或等于2的整数，i为小于或等于P的正整数；

根据P个目标对象的属性数据，构建P个目标对象的对象特征；

对P个目标对象的目标数据进行基于序列模式的挖掘分析，得到P个目标对象的访问信息；

根据P个目标对象的对象特征以及P个目标对象的访问信息，对P个目标对象进行集成聚类处理，得到多个聚类簇；每个聚类簇中包含P个目标对象中的至少一个目标对象；

根据每个聚类簇中的对象类型，确定各个聚类簇的分类类型。

一方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，该数据处理装置包括：

获取单元，用于获取P个目标对象的属性数据和目标数据；P个目标对象中的第i个目标对象的目标数据包括第i个目标对象在时间周期内针对目标业务的多个访问数据，P为大于或等于2的整数，i为小于或等于P的正整数；

处理单元，用于根据P个目标对象的属性数据，构建P个目标对象的对象特征；

处理单元，还用于对P个目标对象的目标数据进行基于序列模式的挖掘分析，得到P个目标对象的访问信息；

处理单元，还用于根据P个目标对象的对象特征以及P个目标对象的访问信息，对P个目标对象进行集成聚类处理，得到多个聚类簇；每个聚类簇中包含P个目标对象中的至少一个目标对象；

处理单元，还用于根据每个聚类簇中的对象类型，确定各个聚类簇的分类类型。

在一种实现方式中，第i个目标对象的访问信息用于反映第i个目标对象在时间周期内针对目标业务的多个访问数据之间的共性信息；处理单元，用于根据P个目标对象的对象特征以及P个目标对象的访问信息，对P个目标对象进行集成聚类处理，得到多个聚类簇时，具体用于执行如下步骤：