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申请/专利权人：深圳须弥云图空间科技有限公司
摘要：本申请涉及计算机技术领域，提供了一种到访率预测模型的训练方法和装置。该方法包括：获取离线数据集，离线数据集包括数值型数据和文本数据；对数值型数据进行离散化处理，得到离散化数据；对文本数据和离散化数据进行特征过滤，得到待训练数据；将待训练数据输入融合模型中进行训练，直至满足预设的迭代终止条件，得到到访率预测模型，融合模型包括依次连接的输入层、第一网络层、第一输出层、第二网络层和第二输出层；第一网络层包括多个基学习器，各个基学习器对应的模型参数不同；第一网络层与第二网络层所采用的算法模型不同。利用该到访率预测模型，能够挖掘线上用户的原始特征与用户到访的关联关系，且提升预测结果的准确性。
主权项：1.一种到访率预测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取离线数据集，所述离线数据集包括数值型数据和文本数据；对所述数值型数据进行离散化处理，得到离散化数据；对所述文本数据和离散化数据进行特征过滤，得到待训练数据；将所述待训练数据输入融合模型中进行训练，直至满足预设的迭代终止条件，得到到访率预测模型，所述融合模型包括依次连接的输入层、第一网络层、第一输出层、第二网络层和第二输出层；所述第一网络层包括多个基学习器，各个所述基学习器对应的模型参数不同；所述第一网络层与第二网络层所采用的算法模型不同。
全文数据：
权利要求：
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