一种用于电信运营商的个性化电信套餐推荐方法

    公开(公告)号:CN111402004A

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN202010184451.0

    申请日:2020-03-17

    Abstract: 本发明涉及一种用于电信运营商的个性化电信套餐推荐方法,属于深度学习与推荐系统领域。包括步骤:对电信套餐的原始数据集进行预处理;采用SMOTE算法解决预处理后的数据集中样本分类不均衡问题;利用Word2vec训练经过上个步骤处理后的数据集中的文本特征,得到特征Xtext;将特征Xtext与进行过特征转换后的连续特征Xnorm和类别特征Xemb拼接,得到新的数据集;将交叉网络和前馈神经网络以并行方式组合,构建出电信套餐推荐模型;将新的数据集切分为训练集、验证集测试集;利用训练集和验证集训练、优化模型,并在测试集上进行性能测试。本发明在深度与交叉网络的基础上,采用Word2vec模型对文本特征进行训练,有效提高了电信套餐推荐的精度,且不需要特征工程。

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