[发明专利]一种MMoE和LightGBM混合的预测模型的方法在审
| 申请号： | 202210611737.1 | 申请日： | 2022-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN115168701A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 凌静;陈曦 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N20/00;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410114 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种MMoE和LightGBM混合的预测方法，用于购物软件用户行为预测对于给定的一定数量到访过购物软件“热门推荐”的用户，根据这些用户在APP内的历史n天的行为数据，通过算法在测试集上预测出这些用户对于不同商品内容的行为(包括查看商品、收藏、分享、查看评论、加入购物车、购买)的发生概率。构建组合深度学习网络；所述组合深度学习网络包括一个MMoE模型和LightGBM模型。其中MMoE模型包含多个专家和多个门控网络。用户的输入数据通过MMoE模型可以得到四个输出，通过LightGBM可以得到一个输出，然后考虑多个特征之间的相关性，再用得到的输出进行加权，得到最终的预测概率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 mmoe lightgbm 混合 预测 模型 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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