147. Multi-model fusion tobacco market supervision abnormal data mining method-Phương pháp khai thác dữ liệu bất thường của giám sát thị trường thuốc lá tổng hợp đa mô hình
Năm xuất bản
45128
Tác giả
Nhan đề tạp chí
ISSN
Nhan đề tập
Nhà xuất bản
Tóm tắt
Phát minh liên quan đến phương pháp khai thác dữ liệu bất thường giám sát thị trường thuốc lá hợp nhất đa mô hình. Phương pháp này chủ yếu bao gồm các bước sau: (1) Thực hiện tiền xử lý dữ liệu trên tập dữ liệu giám sát thị trường thuốc lá và xử lý dữ liệu thành chỉ số đặc tính tĩnh và chỉ số đặc tính động; (2) Đào tạo tương ứng một mô hình xDeepFM dựa trên học sâu, một mô hình học máy XGBoost, lightGBM và tương tự, để mỗi mô hình đơn lẻ đạt được hiệu quả đào tạo tối ưu; (3) Các mô hình thuật toán khác nhau được tích hợp và hợp nhất trong một chế độ học tích hợp để tạo thành một mô hình tích hợp có hiệu suất tổng thể vượt trội so với một trình học cơ sở đơn lẻ và hơn nữa, hiệu suất dự đoán của mô hình được cải thiện; (4) Cuối cùng, việc dự đoán xác suất về hành vi hoạt động bất thường của các nhà bán lẻ được hoàn thành bằng cách sử dụng thuật toán LightGBM. Mô hình không chỉ giải quyết hiệu quả vấn đề thưa thớt của dữ liệu ở vĩ độ cao mà còn cho phép mô hình tự động học đặc điểm chéo giữa các tính năng. Sau khi kết hợp thuật toán học máy và mạng học sâu, phương pháp này có thể cho thấy hiệu suất tuyệt vời hơn.
Mô tả
Từ khóa chủ đề
;máy tính, quản lý, tổ chức, vật lý, kinh tế, khai thác dữ liệu, đa mô hình