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申请/专利权人：北京融七牛信息技术有限公司
摘要：本发明提出一种基于词嵌入和深度时序模型的自动建模系统，包括：挖掘模块、数据读取模块、数据预处理模块和模型训练模块，挖掘模块基于词嵌入和深度时序模型进行挖掘，生成大数据集群读取数据；数据读取模块从大数据集群读取数据；数据预处理模块对读取的数据进行处理，数据预处理模块进行如下操作：样本抽样、样本分区、特征筛选、缺失值填充和特征值映射；模型训练模块对于训练集数据使用不同的模型进行训练，得到训练集、验证集的模型预测结果。本发明的系统向量维度小，表达效率高，能够快速地计算相似性。
主权项：1.一种基于词嵌入和深度时序模型的自动建模系统，其特征在于，包括：挖掘模块、数据读取模块、数据预处理模块和模型训练模块，挖掘模块进行如下操作：格式转换，将获取的用户行为按用户进行组织，得到每个用户的行为序列；信息映射，利用GloVe方法将用户行为序列中的每一个点击行为加工成向量，进而将整个行为序列表示为多个固定维度向量的时序特征宽表；基于LSTM算法和GRU算法来进行序列挖掘，生成大数据集群读取数据，其中，LSTM、GRU都是由输入层、隐藏层、输出层构成的，上一层的输出是下一层的输入，最后一层输出层的结果是对标签的预测概率，输出层的输入同时也是隐藏层的输出是嵌入维度长的向量；序列挖掘，处理随时间动态变化的序列信息，基于当前的趋势，预测未来的行为；数据读取模块从大数据集群读取数据；数据预处理模块对读取的数据进行处理，数据预处理模块进行如下操作：样本抽样；样本分区；特征筛选统计每一维特征的KS和IV指标；缺失值填充；特征值映射；样本配比和概率校正；模型训练模块对于训练集数据使用不同的模型进行训练，得到训练集、验证集的模型预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京融七牛信息技术有限公司 一种基于词嵌入和深度时序模型的自动建模系统
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