[发明专利]数据处理方法、装置、设备、介质和程序产品

权利要求书

1.一种数据处理方法，其中，包括：

筛选原始交易数据，生成完整交易数据集和缺失交易数据集；

确定所述缺失交易数据集中的每个缺失交易数据对应的缺失内容参数；以及

根据所述完整交易数据集的完整数据参数集，获取所述缺失内容参数对应的缺失内容。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述筛选原始交易数据，生成完整交易数据集和缺失交易数据集之前，还包括：

确定多个数据渠道对应的每个数据渠道的渠道数据；

批量接收所述多个数据渠道对应的每个数据渠道的渠道数据，形成所述原始交易数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述筛选原始交易数据，生成完整交易数据集和缺失交易数据集中，包括：

确定所述原始交易数据中每个交易数据的数据内容；

当所述数据内容为空时，筛选所述数据内容为空的交易数据为所述缺失交易数据集中的缺失交易数据；

当所述数据内容为非空时，筛选所述数据内容为非空的交易数据为所述完整交易数据集中的完整交易数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述确定所述缺失交易数据集中的每个缺失交易数据对应的缺失内容参数之前，还包括：

对所述缺失交易数据集中的每个缺失交易数据执行向量化，生成缺失向量数据集；

标签化所述缺失向量数据集中的每个缺失向量数据；

对所述标签化之后的缺失向量数据执行特征分类，确定缺失交易数据集中的每个缺失交易数据对应的缺失分类数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，在所述确定所述缺失交易数据集中的每个缺失交易数据对应的缺失内容参数中，包括：

获取所述缺失交易数据集中的每个缺失交易数据对应的缺失分类数据的非缺失内容参数；

根据所述非缺失内容参数确定所述缺失交易数据集中的每个缺失交易数据对应的缺失内容参数。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述根据所述完整交易数据集的完整数据参数集，获取所述缺失内容参数对应的缺失内容之前，还包括：

对所述完整交易数据集中的每个完整交易数据执行向量化，生成完整向量数据集；

标签化所述完整向量数据集中的每个完整向量数据；

对所述标签化之后的完整向量数据执行特征分类，确定完整交易数据集中的每个完整交易数据对应的完整分类数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，在所述对所述标签化之后的完整向量数据执行特征分类，确定完整交易数据集中的每个完整交易数据对应的完整分类数据之后，还包括：

根据所述完整交易数据集中的每个完整交易数据对应的完整分类数据的数据内容参数，确定所述完整数据参数集。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，在所述根据所述完整交易数据集的完整数据参数集，获取所述缺失内容参数对应的缺失内容中，包括：

根据所述缺失内容参数和上述完整数据参数集中的数据内容参数之间的参数关系，确定所述数据内容参数对应的数据内容为所述缺失内容。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，还包括：

根据所述缺失内容对所述缺失交易数据集中对应的缺失交易数据执行补全；

将补全之后的缺失交易数据更新为所述完整交易数据集中的完整交易数据。

10.一种数据处理装置，其中，包括：

数据筛选模块，用于筛选原始交易数据，生成完整交易数据集和缺失交易数据集；

参数确定模块，用于确定所述缺失交易数据集中的每个缺失交易数据对应的缺失内容参数；以及

内容获取模块，用于根据所述完整交易数据集的完整数据参数集，获取所述缺失内容参数对应的缺失内容。