|
|||||
|
|
| 关于点击率大数据的高阶深度分解机预测仿真 | |
| 作者姓名： | 张换梅 董云云 |
| 摘 要： | 互联网大数据具有典型的高维、高阶,以及非线性特征,现有点击率数据预测方法往往难以有效处理数据特征的复杂耦合、以及稀疏与类别的不均衡问题,为解决上述问题,提出了一种高阶深度分解机预测方法.在高阶分解机设计中,考虑到点击率的二分类特性,采用函数把输入数据映射至输出结果的二值类上,并利用损失函数求偏导对模型变量进行梯度更新.... |
| 关 键 词： | 点击率大数据 高阶分解机模型 梯度计算 损失函数 深度网络学习 |
|
||||||||||||||
|
||||||||||||||
|
||||||||||||||
|
|
|
|
| 设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏 |
|
Copyright©北京勤云科技发展有限公司 京ICP备09084417号 |