[发明专利]结合内/外积特征交互和贝叶斯神经网络的营销预测方法在审
| 申请号： | 202110125002.3 | 申请日： | 2021-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN112819523A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 项亮;方同星 | 申请（专利权）人： | 上海数鸣人工智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00 |
| 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： | 一种结合内/外积特征交互和贝叶斯神经网络的营销预测方法，包括数据预处理步骤、数据集划分步骤、模型建立步骤和对营销活动点击的预测步骤；其在预测模型的建立过程中，通过有效利用贝叶斯推断，在贝叶斯神经神经网络中引入预测的不确定性，使贝叶斯神经网络模型具有更强的鲁棒性。并且采用内/外积结合的方法，对特征进行了交叉来提取高维隐性特征。因此，本发明可以有效扩展深度学习对于计算广告和推荐系统算法问题的应用，并显著提升对用户点击行为预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 特征 交互 贝叶斯 神经网络 营销 预测 方法 | ||
【主权项】：
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