[发明专利]信息推送对象预测模型获取方法、终端及存储介质在审
| 申请号： | 201910341062.1 | 申请日： | 2019-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN110097170A | 公开（公告）日： | 2019-08-06 |
| 发明（设计）人： | 赖浩哲;刁奇标 | 申请（专利权）人： | 深圳市豪斯莱科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳信科专利代理事务所(普通合伙) 44500 | 代理人： | 吴军 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区南头街*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种信息推送对象预测模型获取方法、终端及存储介质，包括：接收初始脱敏数据集；根据预设的数据筛选策略在所述初始脱敏数据集中进行数据筛选，以得到筛选数据集；将所述筛选数据集中具有相同用户识别信息的数据进行合并，得到合并后数据集；根据预先设置的字段筛选策略在所述合并后数据集中进行目标数据获取，以得到训练集；将所述训练集中的输入字段值作为待训练深度神经网络的输入，将所述训练集中的输出字段值为待训练深度神经网络的输出对待训练深度神经网络进行训练，得到用于预测信息的目标推送对象的深度神经网络。本发明的实施例实现了对数据集中缺失字段的有效预测，无需人工回访以补全该缺失值，提高了数据处理效率。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 数据集中 数据集 字段 存储介质 对象预测 模型获取 数据筛选 信息推送 筛选 脱敏 合并 终端 数据处理效率 用户识别信息 目标数据 输入字段 预测信息 预先设置 输出 训练集 推送 预设 预测 | ||
【主权项】：
1.一种信息推送对象预测模型获取方法，其特征在于，包括：接收初始脱敏数据集；根据预设的数据筛选策略在所述初始脱敏数据集中进行数据筛选，以得到筛选数据集；将所述筛选数据集中具有相同用户识别信息的数据进行合并，得到合并后数据集；根据预先设置的字段筛选策略在所述合并后数据集中进行目标数据获取，以得到训练集；将所述训练集中的输入字段值作为待训练深度神经网络的输入，将所述训练集中的输出字段值为待训练深度神经网络的输出对待训练深度神经网络进行训练，得到用于预测信息的目标推送对象的深度神经网络。
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