[发明专利]一种基于GBDT和DL融合模型的营销活动预测方法在审
| 申请号： | 202110582495.3 | 申请日： | 2021-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN113344615A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 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;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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GBDT和DL融合模型的营销活动预测方法，包括数据预处理、基于间谍技术的半监督正和负样本划分、预测模型建立和营销活动预测等步骤；即首先将广告投放原始数据中的样本只区分为点击用户，即正样本和未标记用户；接着从正样本数据集中划分M％，放入未标记用户数据集；然后通过迭代的EM算法进行计算；本发明的训练器为LightGBM与DNN的融合模型，其将稠密数值特征输入LightGBM，通过树模型的分裂得到0/1的特征，与类别特征一同输入神经网络进行学习，得到最终的预测用户点击的二分类学习器。结果显示，该方法不仅有效利用梯度提升决策树在特征构造方面的优势，且兼具了深度学习在对于高维稀疏矩阵中高阶特征的学习能力，显著提升对用户点击行为预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gbdt dl 融合 模型 营销 活动 预测 方法 | ||
【主权项】：
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