[发明专利]基于深度自动编码器降维结合GBDT的营销预测方法有效
| 申请号： | 202011606919.7 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112633937B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 项亮;潘信法 | 申请（专利权）人： | 上海数鸣人工智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/0251 | 分类号： | G06Q30/0251;G06Q30/0241;G06F18/243;G06F18/2135;G06F18/2136;G06N3/0455;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 上海天辰知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31275 | 代理人： | 陶金龙;尹一凡 |
| 地址： | 200436 上海市静安*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于深度自动编码器降维结合梯度提升决策树的营销预测方法，包括数据预处理步骤、数据集划分步骤、特征降维步骤、模型建立步骤、对营销活动点击的预测步骤；其通过使用深度自动编码器对从运营商处获得的用户访问DPI这一稀疏特征进行自监督非线性降维，再使用降维后的原始特征结合用户的其他特征如用户访问DPI频次和归属地等一起投入GBDT中进行建模，以期解决特征维度过高和过于稀疏对GBDT模型泛化能力及建模的内存需求的影响。因此，本发明在减少特征维度的同时，尽量减少原始特征所包含信息的损失，达到了可以对所收集的数据进行全面分析的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 自动 编码器 结合 gbdt 营销 预测 方法 | ||
【主权项】：
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