数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本公开实施例公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，所述数据处理方法包括：获取历史行为数据；根据所述历史行为数据确定多维行为特征，其中，所述多维行为特征至少包括行为操作方特征、行为相关方特征、以及行为相关对象特征；基于所述多维行为特征执行预设操作。该技术方案增加了交互行为特征的提取维度，能够全面体现交互行为的特点，不仅能够对于后续交互行为预测、服务数据调整等操作提供有效、正确的数据支持，还有利于服务质量的提升，服务机会的增加，以及服务效率的提高。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
本公开涉及数据处理
，具体涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着互联网技术的发展，越来越多的服务提供商通过互联网平台来提供服务和信息，挖掘服务接收方、服务提供方以及互联网平台之间交互行为的特征能够有利于提升服务质量，增加服务机会，提高服务效率。现有技术中通常通过挖掘服务接收方，比如用户类特征，和服务提供方，比如商户类特征，来进行对于交互行为的分析，或者对于交互行为进行预测等处理，但现有技术上述对于交互行为特征的提取维度较低，无法全面体现交互行为的特点，不能够对于后续交互行为预测、服务数据调整等操作提供有效、正确的数据支持，也不利于服务质量的提升，服务机会的增加，以及服务效率的提高。
技术实现思路
本公开实施例提供一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。第一方面，本公开实施例中提供了一种数据处理方法。具体的，所述数据处理方法，包括：获取历史行为数据；根据所述历史行为数据确定多维行为特征，其中，所述多维行为特征至少包括行为操作方特征、行为相关方特征、以及行为相关对象特征；基于所述多维行为特征执行预设操作。结合第一方面，本公开在第一方面的第一种实现方式中，所述根据所述历史行为数据确定多维行为特征，包括：根据所述历史行为数据确定多维初始行为特征；对于所述初始行为特征进行分类修正，得到所述多维行为特征。结合第一方面和第一方面的第一种实现方式，本公开实施例在第一方面的第二种实现方式中，所述根据所述历史行为数据确定多维初始行为特征，包括：获取所述历史行为数据属性信息，其中，所述历史行为数据属性信息至少包括行为操作方属性信息、行为相关方属性信息以及行为相关对象属性信息；根据所述历史行为数据属性信息对于所述历史行为数据进行分类处理，得到行为操作方数据、行为相关方数据以及行为相关对象数据；基于所述行为操作方数据、行为相关方数据以及行为相关对象数据提取得到行为操作方特征、行为相关方特征以及行为相关对象特征。结合第一方面、第一方面的第一种实现方式和第一方面的第二种实现方式，本公开实施例在第一方面的第三种实现方式中，所述对于所述初始行为特征进行分类修正，得到所述多维行为特征，包括：对于所述初始行为特征进行分类，得到第一类别初始行为特征、第二类别初始行为特征和第三类别初始行为特征；对于所述第一类别初始行为特征进行第一修正处理，得到第一类别行为特征；对于所述第二类别初始行为特征进行第二修正处理，得到第二类别行为特征；组合所述第一类别行为特征、第二类别行为特征和第三类别初始行为特征，得到所述多维行为特征。结合第一方面、第一方面的第一种实现方式、第一方面的第二种实现方式和第一方面的第三种实现方式，本公开实施例在第一方面的第四种实现方式中，所述对于所述第一类别初始行为特征进行第一修正处理，得到第一类别行为特征，包括：获取所述第一类别初始行为特征的属性信息，并根据所述第一类别初始行为特征的属性信息确定与所述第一类别初始行为特征对应的时间修正因子；基于所述时间修正因子，确定所述第一类别初始行为特征对应的第一类别行为特征。结合第一方面、第一方面的第一种实现方式、第一方面的第二种实现方式、第一方面的第三种实现方式和第一方面的第四种实现方式，本公开实施例在第一方面的第五种实现方式中，所述对于所述第二类别初始行为特征进行第二修正处理，得到第二类别行为特征，包括：确定置信度修正因子，获取所述第二类别初始行为特征对应的统计样本总数；基于所述置信度修正因子和所述统计样本总数计算得到所述第二类别初始行为特征对应的第二类别行为特征。结合第一方面、第一方面的第一种实现方式、第一方面的第二种实现方式、第一方面的第三种实现方式、第一方面的第四种实现方式和第一方面的第五种实现方式，本公开实施例在第一方面的第六种实现方式中，所述组合所述第一类别行为特征、第二类别行为特征和第三类别初始行为特征，得到所述多维行为特征，包括：组合所述第一类别行为特征、第二类别行为特征和第三类别初始行为特征得到行为特征集合；获取所述第一类别行为特征、第二类别行为特征和第三类别初始行为特征的属性信息，并根据所述第一类别行为特征、第二类别行为特征和第三类别初始行为特征的属性信息将所述行为特征集合分为行为操作方特征、行为相关方特征以及行为相关对象特征，得到所述多维行为特征。结合第一方面、第一方面的第一种实现方式、第一方面的第二种实现方式、第一方面的第三种实现方式、第一方面的第四种实现方式、第一方面的第五种实现方式和第一方面的第六种实现方式，本公开实施例在第一方面的第七种实现方式中，所述基于所述多维行为特征执行预设操作，包括：基于所述多维行为特征确定目标行为相关方和/或目标行为相关对象，并将所述目标行为相关方和/或目标行为相关对象发送给所述目标操作方；和/或，基于所述多维行为特征确定目标行为相关方和/或目标行为相关对象，并对于所述目标行为相关方和/或目标行为相关对象执行预设处理；和/或，将所述多维行为特征作为训练数据训练得到行为预测模型，以基于所述行为预测模型及当前行为数据对于未来行为数据进行预测。第二方面，本公开实施例中提供了一种数据处理装置。具体的，所述数据处理装置，包括：获取模块，被配置为获取历史行为数据；确定模块，被配置为根据所述历史行为数据确定多维行为特征，其中，所述多维行为特征至少包括行为操作方特征、行为相关方特征、以及行为相关对象特征；执行模块，被配置为基于所述多维行为特征执行预设操作。结合第二方面，本公开在第二方面的第一种实现方式中，所述确定模块被配置为：根据所述历史行为数据确定多维初始行为特征；对于所述初始行为特征进行分类修正，得到所述多维行为特征。结合第二方面和第二方面的第一种实现方式，本公开实施例在第二方面的第二种实现方式中，所述根据所述历史行为数据确定多维初始行为特征的部分，被配置为：获取所述历史行为数据属性信息，其中，所述历史行为数据属性信息至少包括行为操作方属性信息、行为相关方属性信息以及行为相关对象属性信息；根据所述历史行为数据属性信息对于所述历史行为数据进行分类处理，得到行为操作方数据、行为相关方数据以及行为相关对象数据；基于所述行为操作方数据、行为相关方数据以及行为相关对象数据提取得到行为操作方特征、行为相关方特征以及行为相关对象特征。结合第二方面、第二方面的第一种实现方式和第二方面的第二种实现方式，本公开实施例在第二方面的第三种实现方式中，所述对于所述初始行为特征进行分类修正，得到所述多维行为特征的部分，被配置为：对于所述初始行为特征进行分类，得到第一类别初始行为特征、第二类别初始行为特征和第三类别初始行为特征；对于所述第一类别初始行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，包括：/n获取历史行为数据；/n根据所述历史行为数据确定多维行为特征，其中，所述多维行为特征至少包括行为操作方特征、行为相关方特征、以及行为相关对象特征；/n基于所述多维行为特征执行预设操作。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，包括：
获取历史行为数据；
根据所述历史行为数据确定多维行为特征，其中，所述多维行为特征至少包括行为操作方特征、行为相关方特征、以及行为相关对象特征；
基于所述多维行为特征执行预设操作。


2.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述历史行为数据确定多维行为特征，包括：
根据所述历史行为数据确定多维初始行为特征；
对于所述初始行为特征进行分类修正，得到所述多维行为特征。


3.根据权利要求2所述的方法，所述根据所述历史行为数据确定多维初始行为特征，包括：
获取所述历史行为数据属性信息，其中，所述历史行为数据属性信息至少包括行为操作方属性信息、行为相关方属性信息以及行为相关对象属性信息；
根据所述历史行为数据属性信息对于所述历史行为数据进行分类处理，得到行为操作方数据、行为相关方数据以及行为相关对象数据；
基于所述行为操作方数据、行为相关方数据以及行为相关对象数据提取得到行为操作方特征、行为相关方特征以及行为相关对象特征。


4.根据权利要求2或3所述的方法，所述对于所述初始行为特征进行分类修正，得到所述多维行为特征，包括：
对于所述初始行为特征进行分类，得到第一类别初始行为特征、第二类别初始行为特征和第三类别初始行为特征；
对于所述第一类别初始行为特征进行第一修正处理，得到第一类别行为特征；
对于所述第二类别初始行为特征进行第二修正处理，得到第二类别行为特征；
组合所述第一类别行为特征、第二类别行为特征和第三类别初始行为特征，得到所述多维行为特征。


5.一种数据处理装置，包括：
获取模块，被配置为获取历史行为数据；
确定模块，被配置为根据所述历史行为数据确定多维行为特征，其中，所述多维行为特征至少包括行为操作方特征、行为相关方特征、以...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜谷雨，
申请(专利权)人：拉扎斯网络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31