[发明专利]一种基于人工智能的数据处理方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于人工智能的数据处理方法，其特征在于，包括：

对业务数据进行筛选处理，得到N个候选数据；N为大于1的正整数；所述N个候选数据包括候选数据i；i为小于或者等于N的正整数；所述业务数据包括M个特征维度互不相同的属性信息；M为大于1的正整数；所述业务数据的数据类型包括视频类型；

从M个属性信息中获取目标属性信息，将所述N个候选数据分别对应的目标属性信息作为节点，构建所述业务数据对应的目标异构图；

对所述目标异构图进行异构图卷积处理，得到所述候选数据i在所述目标属性信息下对应的注意力特征；所述候选数据i在所述目标属性信息下对应的注意力特征是基于异构图模型中的第一注意力层，对所述目标异构图进行异构图卷积处理后所得到的；所述异构图模型包括第二注意力层；

在得到所述候选数据i在所述M个属性信息下分别对应的注意力特征时，将M个注意力特征输入至所述第二注意力层；所述M个注意力特征包括属性信息p对应的注意力特征E_p；所述属性信息p属于所述M个属性信息；p为小于或者等于M的正整数；

基于所述第二注意力层中的网络参数以及所述注意力特征E_p，确定所述注意力特征E_p对应的属性权重参数β_p；

将所述注意力特征E_p以及所述属性权重参数β_p的乘积确定为所述属性信息p对应的待聚合特征；

在得到M个属性信息分别对应的待聚合特征时，对M个待聚合特征进行求和处理，得到所述候选数据i对应的聚合特征Z_i；所述聚合特征Z_i用于确定将所述候选数据i作为关键数据的概率参数；所述关键数据是指与所述业务数据具备匹配关系的数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务数据包括A个子数据；A为大于N的正整数；

所述对业务数据进行筛选处理，得到N个候选数据，包括：

对所述A个子数据进行筛选处理，将筛选处理后的子数据作为初始集合；

基于所述业务数据对应的聚类数量B，对所述初始集合中的子数据进行聚类处理，得到B个子集合；B为小于或者等于A的正整数；

从所述B个子集合中确定待择优集合，分别确定所述待择优集合中的每个子数据的基础质量分数，从所述待择优集合中选择具有最高基础质量分数的子数据作为候选数据，直到得到所述B个子集合分别对应的候选数据；

若B大于N，则基于B个候选数据中的每个候选数据的基础质量分数，从所述B个候选数据中筛选出N个候选数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述业务数据为视频数据；所述A个子数据中的每个子数据均为所述视频数据中的视频帧；

所述对所述A个子数据进行筛选处理，将筛选处理后的子数据作为初始集合，包括：

获取与所述视频数据相关联的抽帧规则；

基于所述视频数据的播放时长以及所述抽帧规则，对A个视频帧进行抽帧处理，得到视频帧集合；

对所述视频帧集合中的每个视频帧进行图片评估维度分析，得到所述视频帧集合中的每个视频帧在C个图片评估维度下分别对应的评估参数；C为正整数；

基于C个评估参数，对所述视频帧集合进行过滤，将过滤后的视频帧集合确定为初始集合。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述抽帧规则包括播放时长阈值；

所述基于所述视频数据的播放时长以及所述抽帧规则，对A个视频帧进行抽帧处理，得到视频帧集合，包括：

若所述视频数据的播放时长未达到所述播放时长阈值，则基于所述抽帧规则中的抽帧频率阈值，对A个视频帧进行抽帧处理，得到视频帧集合；

若所述视频数据的播放时长达到所述播放时长阈值，则基于所述抽帧规则中的抽帧数量阈值，对A个视频帧进行抽帧处理，得到视频帧集合。