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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,
(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 113344615 A
(43)申请公布日 2021.09.03
(21)申请号 202110582495.3
(22)申请日 2021.05.27
(71)申请人 上海数鸣人工智能科技有限公司
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