摘要
本公开提供了一种数据处理方法、装置、存储介质和程序产品，应用于人工智能技术领域。该方法包括：获取目标对象在指定时间内的历史属性信息；对历史属性信息进行预处理，得到时间序列矩阵；根据时间维度依次对时间序列矩阵中的历史属性信息执行卷积处理，得到特征矩阵；分别对特征矩阵进行循环计算和循环跳跃计算，得到第一隐藏信息和第二隐藏信息；其中，第一隐藏信息包括历史属性信息在指定时间段内的全局特征；第二隐藏信息包括历史属性信息在各时间步的局部特征；基于第一隐藏信息、第二隐藏信息和时间序列矩阵确定目标对象的风险系数；基于风险系数确定目标对象的目标信息；其中，目标信息用于反应目标对象在未来指定时间的变化情况。
