[发明专利]特征提取方法、装置、服务器及计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 201710714338.7 | 申请日： | 2017-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN109412882B | 公开（公告）日： | 2023-01-10 |
| 发明（设计）人： | 邵敏峰 | 申请（专利权）人： | 中兴通讯股份有限公司 |
| 主分类号： | H04L43/022 | 分类号： | H04L43/022;H04L41/14;H04L43/028 |
| 代理公司： | 北京天昊联合知识产权代理有限公司 11112 | 代理人： | 姜春咸;冯建基 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种特征提取方法、装置、服务器及计算机可读存储介质，属于移动互联网领域。该方法包括：对无线侧和用户侧的预训练数据集根据特征关联性进行预分组，得到初始化模型参数；根据初始化模型参数对训练数据集进行分组特征关联性计算，将训练数据集的特征归入对应的分组，并更新模型参数；对每一分组特征的特征收缩变量进行迭代优化，得到无线侧和用户侧特征选择结果。本发明通过特征分组的选择机制，在特征提取前对特征样本进行预分组，对新增的特征进行分组特征关联性计算，有效的解决特征冗余计算的问题，通过引入特征收缩变量对分组特征进一步优化分组，使得特征分组选择效率大大提高，并能支持在线动态数据的特征提取。 | ||
| 搜索关键词： | 特征 提取 方法 装置 服务器 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种特征提取方法，其特征在于，该方法包括：对无线侧和用户侧的预训练数据集根据特征关联性进行预分组，得到初始化模型参数；根据初始化模型参数对训练数据集进行分组特征关联性计算，将所述训练数据集的特征归入对应的分组，并更新所述模型参数；对所述模型参数的每一分组特征的特征收缩变量进行迭代优化，得到无线侧和用户侧的特征选择结果。
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