[发明专利]数据处理方法、装置、计算机、可读存储介质及程序产品

说明书

本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、计算机、可读存储介质及程序产品，该方法包括：在第m个信息模态中，基于第t个对象节点的邻接节点针对第t个对象节点的节点关联类型，确定第t个对象节点的邻接关联特征；第一节点关联类型下的邻接关联特征是根据第t个对象节点的邻接节点，在f个信息模态中分别对应的第一邻接特征得到的；第二节点关联类型下的邻接关联特征是根据第t个对象节点的邻接节点，在第m个信息模态中的第一邻接特征得到的；在第m个信息模态中，基于邻接关联特征确定第t个对象节点的待增强对象特征，根据待增强对象特征，生成第t个对象节点的模态对象特征。采用本申请，可以提高多对象特征获取的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、计算机、可读存储介质及程序产品。

背景技术

多媒体内容在互联网上发展较快，因此多媒体推荐已逐渐成为许多多媒体平台的核心服务，实现多媒体内容与对象之间的关联确定。因此，多媒体内容与对象的特征提取就极其重要，其中，多媒体内容包含视频、文本及音乐等多个信息模态的数据流，而对象与多媒体内容的不同信息模态下的数据流之间的关联是无法直接显式获取的。目前，一般会基于多媒体内容的多个信息模态下的数据流及对象构建异构图，其中，多媒体内容的每个信息模态被视为一个节点，与同一个多媒体内容的其他信息模态及对象相连，通过该异构图，去提取该异构图中所包括的多媒体内容及对象分别对应的特征，然而基于该方式，可能会在节点中引入冗余的噪音，导致提取的特征可能不准确。

发明内容

本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、计算机、可读存储介质及程序产品，可以提高对数据处理的准确性及检测效率。

本申请实施例一方面提供了一种数据处理方法，该方法包括：

获取f个对象拓扑图像；每个对象拓扑图像均包括h个对象节点；f为正整数，h为正整数；f个对象拓扑图像分别对应的信息模态互不相同；

在第m个信息模态中，获取第t个对象节点的邻接节点针对第t个对象节点的节点关联类型；m为小于或等于f的正整数；t为小于或等于h的正整数；

基于节点关联类型，确定第t个对象节点的邻接节点针对第t个对象节点的邻接关联特征；节点关联类型包括第一节点关联类型与第二节点关联类型；第一节点关联类型用于指示，邻接关联特征是根据第t个对象节点的邻接节点，在f个信息模态中分别对应的第一邻接特征所确定的；第二节点关联类型用于指示，邻接关联特征是根据第t个对象节点的邻接节点，在第m个信息模态中对应的第一邻接特征所确定的；

在第m个信息模态中，基于第t个对象节点的邻接节点针对第t个对象节点的邻接关联特征，确定第t个对象节点的待增强对象特征；

根据待增强对象特征，生成第t个对象节点在第m个信息模态中的模态对象特征，模态对象特征用于融合生成可表征第t个对象节点的实体对象特征。

本申请实施例一方面提供了一种数据处理方法，该方法包括：

获取f个样本拓扑图像；每个样本拓扑图像均包括h个样本对象节点；f为正整数，h为正整数；f个样本拓扑图像分别对应的信息模态互不相同；

将f个样本拓扑图像输入初始特征预测模型，在初始特征预测模型的第m个信息模态中，获取第t个样本对象节点的样本邻接节点针对第t个样本对象节点的样本节点关联类型；m为小于或等于f的正整数；t为小于或等于h的正整数；

基于样本节点关联类型，确定第t个样本对象节点的样本邻接节点针对第t个样本对象节点的样本邻接关联特征；样本节点关联类型包括第一样本节点关联类型与第二样本节点关联类型；第一样本节点关联类型用于指示，样本邻接关联特征是根据第t个样本对象节点的样本邻接节点，在f个信息模态中分别对应的第一样本邻接特征所确定的；第二样本节点关联类型用于指示，样本邻接关联特征是根据第t个样本对象节点的样本邻接节点，在第m个信息模态中对应的第一样本邻接特征所确定的；