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龙图腾网恭喜腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司申请的专利数据处理方法、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115017362B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210644440.5，技术领域涉及：G06F16/735；该发明授权数据处理方法、电子设备及存储介质是由王国瑞设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据处理方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种数据处理方法、电子设备及存储介质，应用于机器学习技术领域。其中方法包括：获取推荐信息集合，根据推荐信息集合生成推荐特征集合，根据对象属性特征和资源属性特征确定对象行为特征的影响因子和资源行为特征的影响因子，根据影响因子和对象行为特征确定目标对象行为特征，并根据影响因子和资源行为特征确定目标资源行为特征，根据对象属性特征、资源属性特征、目标对象行为特征和目标资源行为特征确定目标对象对待推荐资源响应推荐行为的目标概率，并按照目标概率将待推荐资源推送至对象终端。采用本申请实施例，可以提高对待推荐资源的推荐预测效率和准确率。

本发明授权数据处理方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取M个样本信息集合；一个样本信息集合包括一个样本对象的样本对象属性信息和样本对象行为信息、一个样本推荐资源的样本资源属性信息和样本资源行为信息；每个样本信息集合均具有概率标签和资源类型标签，M个样本信息集合具有R种资源类型标签，M为大于1的正整数，R为大于1且小于或等于M的正整数；将每个样本信息集合输入初始预测模型，基于所述初始预测模型生成所述每个样本信息集合对应的样本概率；任一个样本概率表示对应样本信息集合中的样本对象对该样本信息集合中的样本推荐资源响应推荐行为的概率；根据每种资源类型标签的数量确定针对所述M个样本信息集合的目标损失函数，根据所述目标损失函数、所述每个样本信息集合对应的样本概率和对应的概率标签训练所述初始预测模型，得到目标预测模型；获取推荐信息集合；所述推荐信息集合包括目标对象的对象属性信息和对象行为信息、待推荐资源的资源属性信息和资源行为信息；根据所述推荐信息集合生成推荐特征集合；所述推荐特征集合包括所述对象属性信息的对象属性特征、所述对象行为信息的对象行为特征、所述资源属性信息的资源属性特征以及所述资源行为信息的资源行为特征；根据所述对象属性特征和所述资源属性特征确定所述对象行为特征的影响因子和所述资源行为特征的影响因子；根据所述对象行为特征的影响因子和所述对象行为特征确定目标对象行为特征，并根据所述资源行为特征的影响因子和所述资源行为特征确定目标资源行为特征；根据所述对象属性特征、所述资源属性特征、所述目标对象行为特征和所述目标资源行为特征确定所述目标对象对所述待推荐资源响应推荐行为的目标概率，并按照所述目标概率将所述待推荐资源推送至所述目标对象的对象终端；所述目标概率是由所述目标预测模型所生成的；其中，所述基于所述初始预测模型生成所述每个样本信息集合对应的样本概率，包括：基于所述初始预测模型生成第j个样本信息集合对应的样本特征集合；所述样本特征集合包括所述第j个样本信息集合中样本对象属性信息的样本对象属性特征、样本对象行为信息的样本对象行为特征、样本资源属性信息的样本资源属性特征、样本资源行为信息的样本资源行为特征；所述第j个样本信息集合为所述M个样本信息集合中任一个样本信息集合，j为小于或等于M的正整数；根据所述样本对象属性特征和所述样本资源属性特征生成所述样本对象行为特征的样本影响因子和所述样本资源行为特征的样本影响因子；根据所述样本对象行为特征的样本影响因子和所述样本对象行为特征确定目标样本对象行为特征，并根据所述样本资源行为特征的样本影响因子和所述样本资源行为特征确定目标样本资源行为特征；根据所述对象属性特征、所述资源属性特征、所述目标样本对象行为特征和所述目标样本资源行为特征确定所述第j个样本信息集合对应的样本概率。

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