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申请/专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司

摘要：本公开提供了一种数据处理方法，包括：根据第一样本数据确定第一向量集和第二向量集；将第一向量集中的每一个第一向量输入第一神经网络，输出第一隐含因子向量；将第二向量集中的每一个第二向量输入第二神经网络，输出第二隐含因子向量；根据第一隐含因子向量集的误差和第二隐含因子向量集的误差优化目标函数；以及根据优化后的目标函数生成预测评估模型，其中，预测评估模型用于预测用户对产品的评估值。本公开还提供了一种数据处理系统、一种计算机系统和一种计算机可读存储介质。

主权项：1.一种数据处理方法，包括：根据第一样本数据确定第一向量集和第二向量集，其中，所述第一样本数据包括多个用户对不同产品的评估值，所述第一向量集中的每一个第一向量表征同一用户对不同产品的评估值，所述第二向量集中的每一个第二向量表征多个用户对同一产品的评估值；将所述第一向量集中的每一个第一向量输入第一神经网络，输出第一隐含因子向量，其中，每一个第一向量具有对应的第一隐含因子向量，一个或多个第一隐含因子向量组成第一隐含因子向量集；将所述第二向量集中的每一个第二向量输入第二神经网络，输出第二隐含因子向量，其中，每一个第二向量具有对应的第二隐含因子向量，一个或多个第二隐含因子向量组成第二隐含因子向量集；根据所述第一隐含因子向量集的误差和所述第二隐含因子向量集的误差优化目标函数；根据优化后的目标函数生成预测评估模型，其中，所述预测评估模型用于预测用户对产品的评估值；根据所述第一样本数据生成评估矩阵，其中，所述评估矩阵中的每一个元素表征用户对产品的评估值；将所述评估矩阵分解成第一矩阵和第二矩阵，其中，所述第一矩阵包括多个第三隐含因子向量，每一个第三隐含因子向量表征对应用户的隐含因子向量，所述第二矩阵包括多个第四隐含因子向量，每一个第四隐含因子向量表征对应产品的隐含因子向量；以及根据所述第一隐含因子向量集的误差和所述第二隐含因子向量集的误差优化目标函数包括：根据所述第一隐含因子向量和所述第三隐含因子向量之间的第一差值与所述第二隐含因子向量和所述第四隐含因子向量之间的第二差值优化所述目标函数。

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