多模型融合的社区矫正策略推荐技术研究与实现

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随着社区矫正政策在全国各地的推广普及,有关于矫正人员的信息数据日益扩增,同时因为社区矫正机构逐渐完善,在矫正过程中对矫正人员考虑到的因素越来越多。广维度和细粒度的矫正人员信息分析给社区矫正工作带来了一定的压力,其中就体现在如何为矫正人员推荐合理的矫正策略上。本文针对社区矫正策略对相应人员的个性化推荐问题,通过分析社区矫正人员真实信息数据,采用多种模型融合方法展开研究。主要研究工作有:(1)结合社区矫正领域知识,分析社区矫正人员画像特征,根据数据集情况,提出一种改进的信息压缩特征编码和基于BERT语言模型的语义编码方法,使用随机森林评估特征重要度,并通过当下流行的Boost集成树算法进行预测,最终通过对比实验得到最优模型组合。(2)深度挖掘社区矫正人员特征关系,并引入社区矫正策略信息特征,提出一种改进的基于注意力机制组合特征的神经网络结构,分别将矫正人员自身属性静态特征和可变的动态行为心理特征与社区矫正策略特征进行合理的组合,最终推荐结果。在生产环境数据集上对比多种模型进行测试,结果表明该推荐算法具有更好的推荐性能。(3)分析两种算法的优势与不足,采用多模型融合的方式将两种算法进行结合,减小了冷启动问题,提高了推荐精度和模型的泛化能力。并通过功能需求分析设计矫正策略推荐模块,最终实现矫正策略推荐的前端可视化展示。
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