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公开(公告)号：CN115510320A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211170908.8
申请日：2022-09-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本申请提出了一种基于集合的自顶向下的自适应阶数特征交叉的方法，涉及数据处理技术领域，其中，该方法包括：获取特征全集，其中，特征全集包括数值特征、类目特征、序列特征、图特征；将特征全集输入神经网络，输出每个特征属于每个集合的概率，之后采用基于软阈值的剪枝方案，根据每个特征属于每个集合的概率进行剪枝，生成第一特征子集；根据第一特征子集采用软阈值的方式再次进行剪枝，生成第二特征子集；对第二特征子集进行特征交叉，得到点击率预测结果，其中，点击率预测结果为用户点击项目的概率。采用上述方案的本申请解决了如何进行特征交叉以提高推荐的准确度和速度的技术问题。
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