《表4 基于FFM提取特征的DCNN有效性》
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《基于改进Wide&Deep交互特征提取的移动APP转化率预估》
2.4节实验表明,从数据中直接提取特征的深度学习模块在本问题上性能较差,为了进一步验证本文所提基于FFM模块直接提取特征的深度卷积神经网络(FFM+DCNN)的有效性,分别和直接使用原始数据特征输入卷积神经网络、对原始稀疏特征进行嵌入处理之后输入到卷积神经网络中(所采用的嵌入处理方式与Wide&Deep模型使用的方法一致)进行比较。实验结果如表4所示。
图表编号 | XD00218896700 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.11.10 |
作者 | 孙晓燕、聂鑫、暴琳、陈杨 |
绘制单位 | 中国矿业大学信息与控制工程学院、中国矿业大学信息与控制工程学院、中国矿业大学信息与控制工程学院、中国矿业大学信息与控制工程学院 |
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