[發明專利]一種處理多類型數據的方法及系統在審
| 申請號： | 202011294673.4 | 申請日： | 2020-11-18 |
| 公開（公告）號： | CN112328844A | 公開（公告）日： | 2021-02-05 |
| 發明（設計）人： | 佘璇;段少毅 | 申請（專利權）人： | 恩億科（北京）數據科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/903 | 分類號： | G06F16/903;G06F16/906;G06K9/62 |
| 代理公司： | 青島清泰聯信知識產權代理有限公司 37256 | 代理人： | 趙燕 |
| 地址： | 100192 北京市海淀區西小口路66*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 處理 類型 數據 方法 系統 | ||
1.一種處理多類型數據的方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：
數據獲取步驟：對數據進行預處理，獲取訓練數據；
模型改進步驟：基于DeepFM模型進行改進，獲取多類型數據處理模型；
模型訓練步驟：將所述訓練數據輸入到所述多類型數據處理模型進行模型訓練，獲取最優的所述多類型數據處理模型；
處理步驟：通過最優的所述多類型數據處理模型對數據進行處理。
2.如權利要求1所述的一種處理多類型數據的方法，其特征在于，所述模型訓練步驟具體包括以下步驟:
特征提取步驟：提取所述訓練數據的稀疏特征；
特征嵌入步驟：根據所述稀疏特征的維度將其自動嵌入到相適應維度向量，獲取所述稀疏特征的特征嵌入向量；
特征表示步驟：根據所述特征嵌入向量分別獲取低階特征表示和高階特征表示；
低階特征獲取步驟：根據所述低階特征表示獲取低階特征組合；
高階特征獲取步驟：根據所述高階特征表示獲取高階特征組合；
特征合并步驟：將所述低階特征組合和所述高階特征組合合并輸入到sigmoid函數得到最優的所述多類型數據處理模型。
3.如權利要求2所述的一種處理多類型數據的方法，其特征在于，所述特征表示步驟具體包括以下步驟：
高階特征表示步驟：對所述特征嵌入向量做非線性變換，獲取所述高階特征表示；
低階特征表示步驟：將所述特征嵌入向量轉換為相同維度，對所述轉換后的特征嵌入向量做非線性變換，獲取所述低階特征表示。
4.如權利要求2所述的一種處理多類型數據的方法，其特征在于，當所述訓練數據類型為數組類型時，所述特征嵌入步驟還包括引入注意力機制，通過所述注意力機制獲取整個數組特征的特征嵌入向量。
5.如權利要求4所述的一種處理多類型數據的方法，其特征在于，所述注意力機制中注意力打分函數使用縮放點擊模型。
6.一種處理多類型數據的系統，運行如權利要求1至5中任一項所述的處理多類型數據的方法，其特征在于，
所述處理多類型數據的系統包括：
數據獲取模塊，對數據進行預處理，獲取訓練數據；
模型改進模塊，基于DeepFM模型進行改進，獲取多類型數據處理模型；
模型訓練模塊，將所述訓練數據輸入到所述多類型數據處理模型進行模型訓練，獲取最優的所述多類型數據處理模型；
處理模塊，通過最優的所述多類型數據處理模型對數據進行處理。
7.如權利要求6所述的處理多類型數據的系統，其特征在于，所述模型訓練模塊包括：
特征提取單元，提取所述訓練數據的稀疏特征；
半自適應維度Embedding單元，根據所述稀疏特征的維度將其自動嵌入到相適應維度向量，獲取所述稀疏特征的特征嵌入向量；
MLP層單元，根據所述特征嵌入向量分別獲取低階特征表示和高階特征表示；
FM層單元，根據所述低階特征表示獲取低階特征組合；
Deep單元，根據所述高階特征表示獲取高階特征組合；
輸出單元，將所述低階特征組合和所述高階特征組合合并輸入到sigmoid函數得到最優的所述多類型數據處理模型。
8.如權利要求7所述的處理多類型數據的系統，其特征在于，所述MLP層單元包括：
高階特征表示單元，對所述特征嵌入向量做非線性變換，獲取所述高階特征表示；
低階特征表示單元，將所述特征嵌入向量轉換為相同維度，對所述轉換后的特征嵌入向量做非線性變換，獲取所述低階特征表示。
9.如權利要求7所述的處理多類型數據的系統，其特征在于，當所述訓練數據類型為數組類型時，所述半自適應維度Embedding單元中還包括注意力機制單元，通過所述注意力機制單元獲取整個數組特征的特征嵌入向量。
10.如權利要求9所述的處理多類型數據的系統，其特征在于，所述注意力機制單元中注意力打分函數使用縮放點擊模型。
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