[发明专利]一种多模型融合的用户属性预测方法在审
| 申请号： | 202210380743.0 | 申请日： | 2022-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN114820050A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 黎才茂;陈秋红;林昊;侯玉权;李浩 | 申请（专利权）人： | 海南大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N20/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 570228 海*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Stacking多模型融合的用户属性预测方法,包括数据收集、特征工程、模型训练、交叉验证和精度评价；在数据收集中获取用户的广告点击浏览记录并将数据进行清洗以及分割；在特征工程中使用特征相关性热力图显示各特征之间的相关性并使用XGBoost算法得到各特征重要性排名，结合特征的相关性和重要性排名对特征进行筛选；在模型训练过程中使用逻辑回归、随机森林、极限树、XGBoost算法作为Stacking模型的第一层，使用LightGBM作为Stacking模型的第二层对特征进行训练；交叉验证时使用五折交叉验证方式；精度评价过程中使用准确率、召回率、F1值以及精确率对预测结果进行评价；本发明能对广告用户的性别和年龄进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模型 融合 用户 属性 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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