[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备、存储介质

说明书

本公开关于一种数据处理方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品，所述方法包括：在检测到用户进入虚拟空间的情况下，获取所述用户的用户标识对应的用户属性特征、所述虚拟空间的主播标识对应的主播属性特征，以及所述用户标识与所述主播标识之间的互动特征；将所述用户属性特征、所述主播属性特征和所述互动特征输入至预训练的特征数据处理模型，获得所述用户标识针对目标资源提交交互请求的数量信息；所述目标资源为所述虚拟空间提供的资源。采用本方法能够准确获取针对目标资源提交交互请求的数量信息，提升了数据处理效率。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着短视频平台的发展，资源提供方可以通过短视频平台进行资源推广。针对大部分资源提供方，其会将资源推广后的资源交互请求数据作为优化目标，以获知资源推广后流量的最终转化效率。

但采用传统方法对获取资源提交交互请求的数量信息的准确率低，无法真实体现资源推广后流量的最终转化效率，影响资源提供方获知资源推广的实际情况。

发明内容

本公开提供一种数据处理方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品，以至少解决相关技术中存在获取资源交互结果不准确的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种数据处理方法，包括：

在检测到用户进入虚拟空间的情况下，获取所述用户的用户标识对应的用户属性特征、所述虚拟空间的主播标识对应的主播属性特征，以及所述用户标识与所述主播标识之间的互动特征；

将所述用户属性特征、所述主播属性特征和所述互动特征输入至预训练的特征数据处理模型，获得所述用户标识针对目标资源提交交互请求的数量信息；所述目标资源为所述虚拟空间提供的资源。

在一种可能实现方式中，所述将所述用户属性特征、所述主播属性特征和所述互动特征输入至预训练的特征数据处理模型，获得所述用户标识针对目标资源提交交互请求的数量信息，包括：

将所述用户属性特征、所述主播属性特征和所述互动特征输入至预训练的特征数据处理模型，得到所述预训练的特征数据处理模型输出的多分类处理结果；所述多分类处理结果包括不同的设定次数对应的概率值；所述设定次数用于表征提交针对所述目标资源的交互请求的次数；

根据多个所述概率值，得到所述用户标识针对目标资源提交交互请求的数量信息。

在一种可能实现方式中，所述根据多个所述概率值，得到所述用户标识针对目标资源提交交互请求的数量信息，包括：

确定各所述设定次数对应的概率值；所述设定次数包括提交所述交互请求的次数为至少两次；

将各所述设定次数与其对应的概率值的乘积值进行叠加，得到所述数量信息。

在一种可能实现方式中，所述根据多个所述概率值，得到所述用户标识针对目标资源提交交互请求的数量信息，包括：

从各所述设定次数对应的概率值中确定最大概率值；

将所述最大概率值对应的设定次数，作为所述数量信息。

在一种可能实现方式中，在所述获取所述用户的用户标识对应的用户属性特征、所述虚拟空间的主播标识对应的主播属性特征，以及所述用户标识与所述主播标识之间的互动特征的步骤之前，还包括：

检测所述用户进入所述虚拟空间的时长；

若所述时长大于预设的时长阈值，则执行获取所述用户的用户标识对应的用户属性特征、所述虚拟空间的主播标识对应的主播属性特征，以及所述用户标识与所述主播标识之间的互动特征的步骤。