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针对电商平台难以利用历史浏览行为进行个性化商品推荐的问题,该文提出了一种行为延迟共享网络模型(BDSN),充分结合历史浏览信息,对用户进行精准浏览推荐。该模型提出行为延迟门控循环神经单元(BDGRU),将历史浏览时间间隔作为用户活跃度因子,对神经元状态进行更新,用于计算用户的兴趣表示。为了提高向量表示的一致性,该模型提出共享参数网络,将用户侧和商品侧的表示向量收敛到统一空间,解决个性化商品推荐点击率预估问题。并在真实数据集上进行实验,结果表明,BDSN模型在验证集上的AUC指标和损失函数均处于最优,在测试集上的AUC指标相较基本模型提高37%,能够有效提升商品推荐的准确性。 相似文献
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针对油田局域网络环境中,传统基于流量的分析方法无法实现应用系统的有效识别问题,本文设计一种面向不平衡数据集的应用系统识别框架WEBCLA,该框架采用基于基尼增益的SMOTE改进算法（GSMOTE）与XGBoost分类算法相结合的方式对基于网页的应用系统进行有效识别。具体地,本文提出的GSMOTE算法对少数类进行过采样,有效缓解识别样本不平衡问题,并结合XGBoost分类算法进行应用系统的识别。通过在真实数据集上进行实验,结果表明,本文提出的方法在召回率上较传统方法有较明显的提升,比普通集成方法提高约112.8%,比未经过采样处理的方法提升约10.8%,可有效解决油田局域网中的应用系统识别问题。 相似文献
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针对电商平台难以利用历史浏览行为进行个性化商品推荐的问题,该文提出了一种行为延迟共享网络模型(BDSN),充分结合历史浏览信息,对用户进行精准浏览推荐.该模型提出行为延迟门控循环神经单元(BD-GRU),将历史浏览时间间隔作为用户活跃度因子,对神经元状态进行更新,用于计算用户的兴趣表示.为了提高向量表示的一致性,该模型提出共享参数网络,将用户侧和商品侧的表示向量收敛到统一空间,解决个性化商品推荐点击率预估问题.并在真实数据集上进行实验,结果表明,BDSN模型在验证集上的AUC指标和损失函数均处于最优,在测试集上的AUC指标相较基本模型提高37％,能够有效提升商品推荐的准确性. 相似文献
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