[发明专利]一种基于集成学习的用户基础属性预测方法有效
| 申请号： | 202010070270.5 | 申请日： | 2020-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN111291798B | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 曹倩;王曼;刘立红;左敏;李海生 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F11/34 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 邓治平 |
| 地址： | 100048*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于集成学习的用户基础属性预测方法，该方法通过分析移动用户的App安装及使用数据，预测用户的年龄和性别。首先将多分类问题转化为多个二分类问题，利用LightGBM和FM融合模型作为二分类器进行二分类预测；然后把二分类的预测结果与原始特征合并，构建多分类模型。实验结果表明，本发明提出的融合方法能够提高用户属性预测的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 学习 用户 基础 属性 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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