关于点击率大数据的高阶深度分解机预测仿真

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.为了优化模型的复杂度及其多阶性能,对映射二次项采取转换,并推广至三阶映射模型.最后,设计了单层与多层构成的深度网络,根据的对称性与偏置训练样本集,利用弥补的无监督学习.并在梯度计算时引入对比散度用以优化网络训练速度,在神经网络层采用机制用以避免网络发生过拟合.仿真结果表明,高阶深度分解机预测方法具有良好的和指标性能,能够有效提高高阶点击率大数据的预测准确度与预测速度.

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

所属期刊栏目：38

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：晋中学院"1331工程"创客团队建设计划资助项目;晋中学院"1331工程"创客团队建设计划资助项目

在线出版日期：2021-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：456-460