数据处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种数据处理方法及装置。其中，该方法包括：根据至少一个维度获取数据，其中，维度用于表示与数据被推荐相关的属性；根据各个数据对应的维度对获取到的数据进行合并；将合并后的数据按照预定规则进行排序，其中，预定规则能够被编辑，排序后的数据用于向用户进行推荐。通过本发明专利技术实现了灵活推荐的目的，进而解决了现有技术中仅仅根据用户上次访问的数据来进行推荐造成的无法满足内容服务商要求的问题。

Data processing method and apparatus

The invention discloses a data processing method and a data processing device. Among them, the method includes: acquiring data, according to at least one dimension the dimension for representation and data recommended by relevant attributes; combined according to various data corresponding to the dimensions of the data obtained will be; the combined data are sorted according to a predetermined rule, in which the predetermined rules can be edited, sorted the data used to make recommendations to the user. The invention realizes the purpose of flexible recommendation, and solves the problem that the existing technology does not meet the requirements of content service providers only when the recommendation is made according to the data accessed by the user last time.

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法及装置
本专利技术涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种数据处理方法及装置。
技术介绍
在现有技术中，用户可以通过浏览器或者APP获取需要的内容，在访问一个内容服务商的时候，内容服务提供商一般希望向用户推荐用户希望看到的数据，或者，用户感兴趣的数据，以增加用户的粘性。在现有技术中，一般关注用户上一次访问的数据，根据用户上次访问的数据向用户进行推荐，这种处理方法仅仅是考虑了一个方面，而并没有考虑到在内容服务商侧所进行的处理，从而达不到内容服务商的要求。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种数据处理方案，以至少解决了现有技术中仅仅根据用户上次访问的数据来进行推荐造成的无法满足内容服务商要求的问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种数据处理方法，包括：根据至少一个维度获取数据，其中，所述维度用于表示与数据被推荐相关的属性；根据各个数据对应的维度对获取到的数据进行合并；将合并后的数据按照预定规则进行排序，其中，所述预定规则能够被编辑，排序后的数据用于向用户进行推荐。进一步地，根据所述各个数据对应的维度对获取到的数据进行合并包括：对对应于不同维度的数据进行去重；将所述不同维度对应在去重之后的数据上。进一步地，在将获取到的数据按照所述预定规则进行排序之后，所述方法还包括：判断排序之后的数据是否属于需要剔除的数据；根据判断结果从获取到的数据中将需要剔除的数据进行剔除；保存剔除之后的数据。进一步地，在所述至少一个维度包括数据的质量的情况下，所述方法还包括：根据质量模型对数据的质量进行评估，其中，所述质量模型是根据与所述质量对应的至少一个参数构造的；保存评估得到的该数据对应的质量。进一步地，在所述数据为对多个用户发布的情况下，所述至少一个参数包括以下至少之一：所述数据发布的时间、所述多个用户对所述数据的回复数量、所述多个用户对所述数据的回复率、所述多个用户对所述数据的收藏数、所述多个用户对所述数据的收藏率、所述多个用户对所述数据称赞的数量、所述多个用户对所述数据称赞的比例、所述数据的长度、所述数据包含的多媒体数据、对所述数据进行操作的用户的级别、访问总量、单位时间的访问量、独立用户的访问量。进一步地，所述回复率为所述回复数量与所述访问总量或所述独立用户的访问量的比值，和/或；所述收藏率为所述收藏数与所述访问总量或所述独立用户的访问量的比值，和/或；所述被赞的比例为所述被赞数与所述访问总量或所述独立用户的访问量的比值。进一步地，所述质量模型为使用已有的高质量数据作为正例样本训练得到的。进一步地，还包括：获取用户的信息，其中，所述用户的信息用于标识该用户对数据的关注；根据所述用户的信息获取数据并排序，从排序之后的数据中获取向所述用户推荐的数据；将向所述用户推荐的数据推荐给所述用户。进一步地，所述用户的信息包括至少两类标签，其中，第一类标签用于标识所述用户访问过的数据和/或操作过的数据，第二类标签用于标识所述用户的状态。进一步地，所述第一类标签包括至少一个标签，所述至少一个标签根据所述用户访问和/或操作数据的时间来决定该标签的权重，所述权重作为向所述用户推荐数据的依据。根据本专利技术实施例的另一个方面，还提供了一种数据处理装置，包括：获取模块，用于根据至少一个维度获取数据，其中，所述维度用于表示与数据被推荐相关的属性；合并模块，用于根据各个数据对应的维度对获取到的数据进行合并；排序模块，用于将合并后的数据按照预定规则进行排序，其中，所述预定规则能够被编辑，排序后的数据用于向用户进行推荐。在本专利技术实施例中，通过在内容服务商侧对数据进行处理，然后这些处理后的数据将被用于数据的推荐，从而实现了灵活推荐的目的，进而解决了现有技术中仅仅根据用户上次访问的数据来进行推荐造成的无法满足内容服务商要求的问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的一种可选的数据处理方法的示意图；图2是根据本专利技术实施例的一种可选的数据处理装置的示意图；图3是根据本专利技术实施例的一种可选实施例的推荐内容来源的示意图；图4是根据本专利技术实施例的推荐系统的示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。根据本专利技术实施例，提供了一种数据处理方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。图1是根据本专利技术实施例的数据处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：步骤S102，根据至少一个维度获取数据，其中，维度用于表示与数据被推荐相关的属性；步骤S104，根据各个数据对应的维度对获取到的数据进行合并；步骤S106，将合并后的数据按照预定规则进行排序，其中，预定规则能够被编辑，排序后的数据用于向用户进行推荐。在上述步骤中，可以在服务器侧对数据进行处理，处理之后的数据可以用于向用户进行推荐，通过上述步骤，可以获取到至少一个维度的数据，然后对数据进行了处理，相比于现有技术，对数据的处理更加有利于向用户的推荐，从而实现了灵活推荐的目的，进而解决了现有技术中仅仅根据用户上次访问的数据来进行推荐造成的无法满足内容服务商要求的问题。在本实施例中，还提供了一种数据处理装置，如图2所示，该装置包括：获取模块22，用于根据至少一个维度获取数据，其中，维度用于表示与数据被推荐相关的属性；合并模块24，用于根据各个数据对应的维度对获取到的数据进行合并；排序模块26，用于将合并后的数据按照预定规则进行排序，其中，预定规则能够被编辑，排序后的数据用于向用户进行推荐。在上述描述中，至少一个维度可以根据实际的需要来进行设置，例如，编辑推荐可以作为一个维度，帖子质量大于阈值可以作为一个维度等等。在某种特定的情况下，同一个数据(例如，文章)可能出现到多个维度当中，例如，该数据可以是编辑推荐的，同时又是帖子质量超过阈值的。为了防止同样的数据出现，可以在合并的时候进行去重，但是，需要把该数据的多个维度标识在该数据上。该去重可以按照如下步骤进行：首先对对应于不同维度的数据进行去重，然后可以将本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据处理方法，其特征在于，包括：根据至少一个维度获取数据，其中，所述维度用于表示与数据被推荐相关的属性；根据各个数据对应的维度对获取到的数据进行合并；将合并后的数据按照预定规则进行排序，其中，所述预定规则能够被编辑，排序后的数据用于向用户进行推荐。

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：根据至少一个维度获取数据，其中，所述维度用于表示与数据被推荐相关的属性；根据各个数据对应的维度对获取到的数据进行合并；将合并后的数据按照预定规则进行排序，其中，所述预定规则能够被编辑，排序后的数据用于向用户进行推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述各个数据对应的维度对获取到的数据进行合并包括：对对应于不同维度的数据进行去重；将所述不同维度对应在去重之后的数据上。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将获取到的数据按照所述预定规则进行排序之后，所述方法还包括：判断排序之后的数据是否属于需要剔除的数据；根据判断结果从获取到的数据中将需要剔除的数据进行剔除；保存剔除之后的数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述至少一个维度包括数据的质量的情况下，所述方法还包括：根据质量模型对数据的质量进行评估，其中，所述质量模型是根据与所述质量对应的至少一个参数构造的；保存评估得到的该数据对应的质量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述数据为对多个用户发布的情况下，所述至少一个参数包括以下至少之一：所述数据发布的时间、所述多个用户对所述数据的回复数量、所述多个用户对所述数据的回复率、所述多个用户对所述数据的收藏数、所述多个用户对所述数据的收藏率、所述多个用户对所述数据称赞的数量、所述多个用户对所述数据称赞的比例、所述数据的长度、所述数据包含的多媒体数据、对所述数据进行操作的用户的级别、访问总量、单位时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚天雪，赵寄筌，管纯波，李雪粉，刘礼，黄远魁，余芬，徐畅，王珏，王安静，
申请(专利权)人：深圳市辣妈帮科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44