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申请/专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司

摘要：本申请提供了一种数据推荐方法及装置。在本申请中，在用户操控数据的过程中，用户的操控方式具有一定延续性，且用户操控的数据往往是用户感兴趣的数据。例如，刚刚操控过什么数据，则往往说明用户对刚刚操控过的数据感兴趣，且在下一刻时用户感兴趣的数据往往与用户刚刚操控过的数据相关。如此，即使用户未登录服务端，如果用户操控过服务端的数据，服务端可以使用数据推荐模型，以结合用户在历史过程中长时间内操控过的多个数据的特征以及用户最近操控过的数据的特征来确定用户感兴趣的数据，可以提高确定出的数据事实上的确为用户感兴趣的数据的可能性，也即，可以提高推荐的数据的精准度，进而可以提高推荐的转化率，以及提高用户体验。

主权项：1.一种模型构建方法，包括：获取第一样本数据集；构建数据推荐模型的网络结构；根据第一样本数据集对数据推荐模型中的网络参数进行训练，直至所述网络参数收敛，得到所述数据推荐模型；其中，所述第一样本数据集包括：样本用户在第一样本时间段内操控过的多个第一样本数据的第一样本特征；所述样本用户在第二样本时间段内操控过的至少一个第二样本数据的第二样本特征；多个样本候选数据的样本候选特征；所述样本用户对样本候选数据的标注感兴趣程度；所述第二样本时间段短于所述第一样本时间段，且所述第二样本时间段的结束时刻与所述第一样本时间段的结束时刻之间的距离小于所述第二样本时间段的结束时刻与所述第一样本时间段的起始时刻之间的距离；对第一样本数据操控的操控方式以及对第二样本数据操控的操控方式至少包括：浏览、点击进入详情页收藏、分享、加入购物车、购买、咨询以及评论；所述网络结构包括：至少一个激活函数、相似度计算层以及归一化层；所述激活函数用于对所述第一样本特征、所述第二样本特征以及全局样本特征进行激活处理，得到聚合特征；所述全局样本特征包括多个第一样本特征之间的平均特征；所述相似度计算层用于计算所述聚合特征与所述样本候选特征之间的特征相似度；所述归一化层用于将所述聚合特征与所述样本候选特征之间的特征相似度转换所述样本用户对所述样本候选数据感兴趣的程度；所述网络结构还包括：行为序列模块；所述行为序列模块用于将所述多个第一样本特征按照所述样本用户在历史过程中操控第一样本数据的操控方式聚类，得到多个操控方式分别对应的第二特征集合；相应地，所述激活函数具体用于：对所述第二特征集合、所述第二样本特征以及全局样本特征进行激活处理，得到聚合特征。

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