一种数据处理方法，可以应用于人工智能领域，包括：获取第一序列信息；第一序列信息包括用户发生过交互的多个对象的信息；用户与多个对象中的第二对象之间的交互方式为被动交互；根据第一神经网络，处理第一序列信息，得到用户对第二对象进行交互时的注意力预测值；根据用户的信息以及第二对象的信息，通过推荐模型，得到用户与第二对象对应的推荐信息；根据推荐信息和注意力预测值确定第一损失，其中，注意力预测值在确定第一损失时融合至与第二对象对应的损失项。本申请将预测到的用户注意力与下游推荐任务的损失函数中被动交互样本对应的损失项进行融合(例如加权，从而减少被动交互产生的样本的噪声影响。