【摘 要】
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逻辑回归因其模型简单和易解释性成为内容排序中常用算法,然而作为线性算法假设各个特征之间相互独立无关,这与实际场景中特征之间潜在关联性有异.分析发现特征之间潜在线性
【机 构】
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陕西工业职业技术学院,陕西咸阳,712000
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逻辑回归因其模型简单和易解释性成为内容排序中常用算法,然而作为线性算法假设各个特征之间相互独立无关,这与实际场景中特征之间潜在关联性有异.分析发现特征之间潜在线性关联性并将这种关联性提取为新的特征,定义特征之间线性关联性存在正相关和负相关两种形态,定义特征之间相关系数达到设定阈值则认为构成相关特征.将组合后的特征与原有特征重新组合构成新的特征项,以逻辑回归算法对新特征项进行内容数据排序预测,实验结果表明,经过特征组合后特征项能够较为显著地提高模型预测AUC.
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