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一种基于深度特征交叉的航空旅客付费选座预测方法，采用深度特征交叉的方法派生出新的特征，特征生成侧重于识别有用的局部和全局模式，将生成新特征作为原始特征的补充，深度特征交叉模型首先将原始航空旅客特征压缩为低维、密集的实值向量，然后有卷积神经网络对初始特征进行一次特征交叉，接着将交叉后的特征与原始特征进行拼接，一方面将其输入到SENET网络中，用于动态获取特征的重要程度，另一方面将其输入到深度神经网络用于生成高阶隐式特征，最终将所有产生的新特征与原始特征进行求和并使用一个Sigmoid函数用于输出航
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113361760 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 202110607532.1
(22)申请日 2021.06.01
(71)申请人 浙江
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