[发明专利]数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标对象在多个时间区间内分别针对推荐对象的对象行为数据；

根据所述目标对象在每个时间区间内针对所述推荐对象的对象行为数据，分别生成所述目标对象在所述每个时间区间内针对所述推荐对象的对象行为特征；

根据所述目标对象在所述每个时间区间内针对所述推荐对象的对象行为特征，预测所述目标对象针对所述推荐对象的下单指数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个时间区间中的任一个表示为目标时间区间；所述推荐对象属于推荐平台中的对象；

所述获取目标对象在多个时间区间内分别针对推荐对象的对象行为数据，包括：

获取所述推荐对象包含的多个推荐子对象；

获取所述推荐对象在所述推荐平台上的关联对象，并获取所述推荐对象在所述推荐平台上关联的对象推荐活动；

获取所述目标对象在所述目标时间区间的所述推荐平台上针对所述推荐对象和所述关联对象的第一浏览行为数据；

获取所述目标对象在所述目标时间区间的所述推荐平台上针对所述多个推荐子对象的第二浏览行为数据；

获取所述目标对象在所述目标时间区间的所述推荐平台上针对所述对象推荐活动的第三浏览行为数据；

根据所述第一浏览行为数据、第二浏览行为数据和所述第三浏览行为数据，确定所述目标对象在所述目标时间区间内针对所述推荐对象的对象行为数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一浏览行为数据包括所述目标对象分别针对所述推荐对象和所述关联对象的第一对象描述页面的浏览次数和浏览时长；所述第二浏览行为数据包括所述目标对象分别针对所述多个推荐子对象的第二对象描述页面的浏览次数和浏览时长；所述第三浏览行为数据包括所述目标对象针对所述对象推荐活动的活动页面的浏览次数和浏览时长；所述第一对象描述页面、所述第二对象描述页面和所述活动页面属于所述推荐平台。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对象在每个时间区间内针对所述推荐对象的对象行为数据，分别生成所述目标对象在所述每个时间区间内针对所述推荐对象的对象行为特征，包括：

根据所述第一浏览行为数据生成所述目标对象针对所述推荐对象和所述关联对象的第一特征向量；

根据所述第二浏览行为数据生成所述目标对象针对所述多个推荐子对象的第二特征向量；

根据所述第三浏览行为数据生成所述目标对象针对所述对象推荐活动的第三特征向量；

根据所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量，生成所述目标对象在所述目标时间区间内针对所述推荐对象的对象行为特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量，生成所述目标对象在所述目标时间区间内针对所述推荐对象的对象行为特征，包括：

获取所述目标对象在所述目标时间区间内在所述推荐平台中的多个浏览页面；

将所述多个浏览页面中除所述第一对象描述页面、所述第二对象描述页面和所述活动页面之外的浏览页面确定为关联浏览页面；

从所述关联浏览页面中提取浏览关键词，并根据所述浏览关键词生成第四特征向量；

对所述第一特征向量、所述第二特征向量、所述第三特征向量和所述第四特征向量进行拼接，得到所述目标对象在所述目标时间区间内针对所述推荐对象的对象行为特征。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对象在所述每个时间区间内针对所述推荐对象的对象行为特征，预测所述目标对象针对所述推荐对象的下单指数，包括：

对所述目标对象分别在所述每个时间区间内针对所述推荐对象的对象行为特征进行拼接，得到拼接行为特征；

调用推荐模型根据所述拼接行为特征预测所述目标对象针对所述推荐对象的所述下单指数。