【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种数据处理方法和装置。
技术介绍
1、随着互联网技术的发展，智能推荐也逐渐应用在各种场景，例如，网购中的商品推荐、网约车中的兴趣位置点推荐、出行出发点与目的地预测等等。这些推荐都依赖于用户与对象之间的二元关系。
2、现有技术一般是通过矩阵分解算法或者深度图网络算法来表示二元关系。但是，现有技术由于依赖梯度下降方法优化模型，模型调优往往需要大量实验验证，导致计算开销大。同时，现有技术的预测结果与图结构(诸如，类簇关系、平滑性等)之间不存在直接联系，可解释性差。再者，新用户或者新对象会源源不断地涌入系统，使得现有技术的外推能力弱。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种数据处理方法和装置，可以减小计算量，提升二元关系的可解释性和外推能力。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种数据处理方法，所述方法包括：
3、获取观测向量，所述观测向量用于表征目标用户的历史操作；
4、获取数据矩阵，所述...
【技术保护点】
1.一种数据处理方法，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，所述历史操作或所述预测操作包括对对象进行点击、搜索、浏览或下单中一种或多种。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述观测向量的维度与所述对象的种类相同。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据矩阵的行数与所述对象的种类相同，所述数据矩阵的列数与所述用户的数量相同。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述观测向量和所述数据矩阵确定嵌入向量包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，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，所述历史操作或所述预测操作包括对对象进行点击、搜索、浏览或下单中一种或多种。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述观测向量的维度与所述对象的种类相同。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据矩阵的行数与所述对象的种类相同，所述数据矩阵的列数与所述用户的数量相同。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述观测向量和所述数据矩阵确定嵌入向量包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述数据矩阵进行转换以获取第一矩阵通过如下公式计算获取：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过最小化如下损失函数以获取所述最优解：
8.根据权利要求7所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈超，曾刚，
申请(专利权)人：滴图北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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