[发明专利]评估交互事件的方法及装置

说明书

本说明书实施例提供一种计算机执行的评估交互事件的方法和装置，其中方法包括，首先获取用于反映交互事件关联关系的动态交互图，然后分别以待分析的两个目标节点为当前根节点，在动态交互图中确定出对应的两个子图。将这两个子图输入神经网络模型，以得到与两个目标节点对应的两个目标特征向量，其中在神经网络模型中，处理层根据两个子图中节点的输入特征和子图各自的图结构，得到各个节点的隐含向量，注意力层根据隐含向量确定子图之间的相似性，并据此更新节点的输入特征，传递到下一处理层，最终通过输出层得到前述两个目标特征向量。于是，可以基于该两个目标特征向量，评估两个目标节点交互的交互事件。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及机器学习领域，尤其涉及利用机器学习处理和评估交互事件的方法和装置。

背景技术

在许多场景下，需要对用户交互事件进行分析和处理。交互事件是互联网事件的基本组成元素之一，例如，用户浏览页面时的点击行为，可以视为用户与页面内容区块之间的交互事件，电商中的购买行为可以视为用户与商品之间的交互事件，账户间转账行为则是用户与用户之间的交互事件。用户的一系列交互事件中蕴含了用户的细粒度习惯偏好等特点，以及交互对象的特点，是机器学习模型的重要特征来源。因此，在许多场景下，希望根据交互历史对交互参与方，以及交互事件进行特征表达和建模。

然而，交互事件涉及交互双方，并且各个参与方本身的状态可以是动态变化的，因此，综合考虑交互参与方的多方面特点对其进行准确的特征表达非常困难。由此，希望能有改进的方案，更为有效地对交互事件进行分析处理。

发明内容

本说明书一个或多个实施例描述了一种处理交互事件的方法和装置，其中将交互事件序列用动态交互图表示，对于待评估事件涉及的两个目标节点，基于这两个节点在动态交互图中的子图，以及子图之间的相似性来表征这两个目标节点，从而更准确地对涉及两个目标节点的事件进行评估和分析。

根据第一方面，提供了一种计算机执行的、评估交互事件的方法，所述方法包括：

获取用于反映交互事件关联关系的动态交互图，所述动态交互图包括多对节点，每对节点代表一个交互事件中的两个对象，任意节点通过连接边指向该节点所代表的对象参与的上一交互事件对应的两个节点；

分别以待分析的第一目标节点、第二目标节点为当前根节点，在所述动态交互图中确定出从当前根节点出发，经由连接边到达的预定范围的子图作为第一子图和第二子图；

将所述第一子图和第二子图输入神经网络模型，从所述神经网络的输出得到与所述第一目标节点对应的第一目标特征向量和与第二目标节点对应的第二目标特征向量，其中，所述神经网络模型包括L个处理层，位于相邻处理层之间的注意力层，以及位于第L个处理层之上的输出层，其中，

在各个处理层中，根据所述第一子图中包含的各个第一节点的本层输入特征，以及各个第一节点之间的连接边的指向关系，分别处理得到各个第一节点的本层第一隐含向量；以及，与第一子图对应地得到所述第二子图中各个第二节点的本层第二隐含向量；

在位于第l处理层和第l+1处理层之间的注意力层中，根据第l处理层获取的、各个第一节点的第l层第一隐含向量和各个第二节点的第l层第二隐含向量，确定第一子图和第二子图之间的相似性，至少根据所述相似性确定第一子图的第一特征表示和第二子图的第二特征表示，将各个第l层第一隐含向量与所述第一特征表示的组合特征，作为对应的各个第一节点的第l+1层输入特征，将各个第l层第二隐含向量与所述第二特征表示的组合特征，作为对应的各个第二节点的第l+1层输入特征；

在所述输出层中，基于所述L个处理层分别得到的与第一目标节点对应的L个第一隐含向量，以及与所述第二目标节点对应的L个第二隐含向量，确定所述第一目标特征向量和第二目标特征向量；

根据所述第一目标特征向量和第二目标特征向量，评估所述第一目标节点和第二目标节点进行交互的第一事件。