[发明专利]数据处理模型的生成方法、数据处理方法及装置

权利要求书

1.一种数据处理模型的生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取对象关联信息，所述对象关联信息为以多个对象为节点，以两两对象间的关联关系为边构建得到的；

将所述对象关联信息和样本传播链输入到待训练模型中进行传播特征构建，得到与所述样本传播链对应的样本传播链特征；所述样本传播链包括已传播对象；

基于所述样本传输链对应的正样本、所述样本传输链对应的负样本以及所述样本传播链特征，确定传播损失信息；所述正样本为所述样本传播链对应的目标传播对象，所述负样本为所述多个对象中除所述目标传播对象之外的对象；

基于所述传播损失信息，对所述待训练模型进行训练，得到传播数据处理模型。

2.根据权利要求1所述的数据处理模型的生成方法，其特征在于，所述待训练模型包括传播特征提取层、权重确定层和传播链特征确定层，所述将所述对象关联信息和样本传播链输入到待训练模型中进行传播特征构建，得到与所述样本传播链对应的样本传播链特征包括：

将所述对象关联信息和所述样本传播链输入到所述传播特征提取层中进行传播特征提取，得到所述已传播对象对应的传播特征信息；

将所述已传播对象对应的传播特征信息输入到所述权重确定层中进行权重确定，得到所述已传播对象对应的特征权重；

将所述传播特征信息和所述特征权重输入到所述传播链特征确定层中进行传播链特征的确定，得到所述样本传播链特征。

3.根据权利要求2所述的数据处理模型的生成方法，其特征在于，所述传播特征提取层包括节点特征提取层和节点关联处理层，所述将所述对象关联信息和所述样本传播链输入到所述传播特征提取层中进行传播特征提取，得到所述已传播对象对应的传播特征信息包括：

将所述对象关联信息和所述样本传播链输入到所述节点特征提取层进行节点特征提取，得到所述已传播对象对应的节点特征信息；

将所述节点特征信息和所述对象关联信息中两两节点间的关联关系输入到所述节点关联处理层中进行节点关联处理，得到所述已传播对象对应的传播特征信息。

4.根据权利要求2所述的一种数据处理模型的生成方法，其特征在于，所述将所述已传播对象对应的传播特征信息输入到所述权重确定层中进行权重确定，得到所述已传播对象对应的特征权重包括：

基于所述已传播对象对应的传播特征信息和目标传播特征信息，得到所述传播特征信息对应的特征权重，所述目标传播特征信息为所述样本传播链中的最后一个已传播对象对应的传播特征信息。

5.根据权利要求1所述的数据处理模型的生成方法，其特征在于，所述基于所述样本传输链对应的正样本、所述样本传输链对应的负样本以及所述样本传播链特征，确定传播损失信息包括：

基于所述正样本的样本特征和所述样本传播链特征，确定所述样本传播链和所述正样本间的第一特征相似度；

基于所述负样本的样本特征和所述样本传播链特征，确定所述样本传播链和所述负样本间的第二特征相似度；

基于所述第一特征相似度和所述第二特征相似度，得到所述传播损失信息。

6.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标传播链，所述目标传播链包括已传播对象；

将对象关联信息和目标传播链输入到目标传播数据处理模型中进行传播对象预测，得到所述目标传播链对应的目标传播对象，所述对象关联信息为以多个对象为节点，以两两对象间的关联关系为边构建得到的，所述目标传播数据处理模型为基于所述权利要求1到5任一项所述的数据处理模型的生成方法得到的。