【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种物品数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、互联网的出现和普及给用户带来了海量信息，满足了用户在信息时代的信息需求。然而，随着信息量的大幅增长，用户在面对海量信息时，难以从海量的信息中快速获取想要的或者感兴趣的内容，此时推荐功能应运而生。
2、针对物品的推荐，通常是分别提取目标物品和目标对象的交互物品序列的嵌入表征，将二者的嵌入表征进行比较确定是否将目标物品推荐给目标对象。然而，目前的嵌入表征方式难以获取目标物品和交互物品序列之间的相关性，准确性较低，后续也会影响物品推荐效果。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高嵌入表征准确性的物品数据处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、本申请提供了一种物品数据处理方法，包括：
3、获取目标物品和目标对象的交互物品序列；
4、从所述目标对象的交互物品序列中确定所述目标物品的关联物
【技术保护点】
1.一种物品数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述目标对象的交互物品序列中确定所述目标物品的关联物品序列，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对所述目标物品和所述目标对象的交互物品序列中的交互物品，提取物品的目标物品特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一位置对应的预测物品特征，得到所述第一物品标识序列中在所述第一位置上的物品标识所对应的第一预测概率，包括
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【技术特征摘要】
1.一种物品数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述目标对象的交互物品序列中确定所述目标物品的关联物品序列，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对所述目标物品和所述目标对象的交互物品序列中的交互物品，提取物品的目标物品特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一位置对应的预测物品特征，得到所述第一物品标识序列中在所述第一位置上的物品标识所对应的第一预测概率，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述初始降维模型包括嵌入层、投影层、修正层和输出层，所述嵌入层用于查询初始物品特征，所述投影层用于特征降维，所述修正层用于特征增强，所述输出层用于输出第一预测概率；
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标物品和所述交互物品各自的目标物品特征之间的特征距离，从所述目标对象的交互物品序列中确定所述目标物品的关联物品序列，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶祺，秦子淳，赵军，吴瑕，郭宇，詹志征，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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