特征分箱方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
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特征分箱方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本发明涉及数据处理领域,揭露一种特征分箱方法,包括:采用第一分箱方法和第一分箱数量对第一样本集中每个第一特征执行分箱操作,得到第一分箱结果;接收第二参与方发送的各个第二特征分箱后的每个第二箱子中各个样本的标签密文的和,标签密文的和是采用第二分箱方法和第二分箱数量对第二样本集中每个第二特征执行分箱操作后计算得到的;当判断第一、第二分箱结果合理时,挑选第一、第二目标特征,对第一目标特征编码,得到分箱后的数据,将第二目标特征发送给第二参与方,以供第二参与方对其编码,完成分箱。本发明还提供一种特征分箱装置、电子设
特征筛选方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请提供了一种特征筛选方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取候选特征在建模样本上的第一稳定性指标;获取所述候选特征在非建模样本上的第二稳定性指标,其中,所述非建模样本的采样时间位于所述建模样本的采样时间之后;基于所述第一稳定性指标以及所述第二稳定性指标,获取所述候选特征在综合样本上的综合稳定性指标,其中,所述综合样本包含所述建模样本以及所述非建模样本;基于所述综合稳定性指标,对所述候选特征进行筛选,得到用于建模的目标特征。本申请有利于保证所建模型在上线调用时的稳定性。
特征评估方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本公开实施例关于一种特征评估方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:获取目标样本数据;其中,目标样本数据包括包含基础特征的第一样本数据和包含待评估特征的第二样本数据;基础特征为当前已应用于推荐系统的特征,待评估特征为当前未应用于推荐系统中的特征;基于目标样本数据对特征评估模型进行训练,在模型训练过程中,将基于第一样本数据生成的中间数据作为对第二样本数据训练过程中的中间输入量;基于特征评估模型的输出结果,生成待评估特征的评价信息。本公开实施例提供的技术方案,实现了以基础特征为参考依据,对待评估特征的有效
特征提取方法、装置、存储介质及电子设备.pdf
本公开提供一种特征提取方法、装置、存储介质及电子设备;涉及人工智能技术领域。所述方法包括:根据待识别数据和所述待识别数据中的局部数据得到预设神经网络的输入数据;利用所述预设神经网络对所述输入数据进行融合特征提取,得到所述待识别数据的目标特征。本公开利用神经网络对全局数据和局部数据进行融合特征提取,可以提高神经网络识别的特征精度。
图像特征的存储方法、装置、存储介质及电子设备.pdf
本公开提供了一种图像特征的存储方法、装置、存储介质及电子设备,涉及图像处理技术领域,尤其涉及智能搜索技术领域。具体实现方案为:接收第一图像;依据上述第一图像,从图像特征数据库中获取至少一个第二图像,其中,上述图像特征数据库基于样本图像集合的图像特征进行汇总而得到;基于至少一个上述第二图像的样本图像特征确定上述第一图像的目标图像特征,其中,上述第二图像与上述第一图像之间的图像特征相似度大于相似度阈值;上述目标图像特征存储至图像检索系统中的预定存储位置,其中,上述预定存储位置包括:检索引擎,存储模块,消息队列