[发明专利]高维特征的表示学习方法、装置、设备以及存储介质在审
| 申请号： | 202011072713.0 | 申请日： | 2020-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN112149839A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 刘晨晖;钟辉强;徐思琪;陈亮辉;方军 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请实施例公开了高维特征的表示学习方法、装置、设备以及存储介质，涉及机器学习技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取基于用户数据确定的用户高维特征，用户高维特征包括用户行为特征和/或用户属性特征；根据用户高维特征中的稀疏特征的类别，确定用户稀疏特征向量；对用户高维特征中的连续向量特征进行拼接，得到用户连续特征向量；将用户稀疏特征向量和用户连续特征向量输入至预先训练完成的深度推荐模型，得到用户高维特征的用户表示学习向量；采用高维特征的用户表示学习向量，训练针对用户数据的机器学习模型，从而实现高维特征的表示学习，并大幅度减少高维特征信息的丢失，提升机器学习模型的分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 特征 表示 学习方法 装置 设备 以及 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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