【摘 要】
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根据土壤数据进行作物推荐是农业大数据应用的重要内容之一.针对现有土壤数据推荐模型忽略土壤文本域信息、土壤数据交叉特征表达能力不足和无差别对待交叉特征问题,提出一种融合注意力机制的深度交叉网络作物推荐模型.首先,该模型对土壤文本数据通过向量化嵌入转化成低维稠密向量;然后通过注意力机制训练稠密向量交叉特征的权重;再连接数值域特征、稠密向量和带有权重的交叉特征并输入交叉网络层和深度网络层;最后结合深度网络层和交叉网络层输出得到推荐的作物.在中华土壤数据集上的数据表明,该模型F1达到93.4％,优于现有的主流作物
【机 构】
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智能机器人湖北省重点实验室;武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北武汉430205
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根据土壤数据进行作物推荐是农业大数据应用的重要内容之一.针对现有土壤数据推荐模型忽略土壤文本域信息、土壤数据交叉特征表达能力不足和无差别对待交叉特征问题,提出一种融合注意力机制的深度交叉网络作物推荐模型.首先,该模型对土壤文本数据通过向量化嵌入转化成低维稠密向量;然后通过注意力机制训练稠密向量交叉特征的权重;再连接数值域特征、稠密向量和带有权重的交叉特征并输入交叉网络层和深度网络层;最后结合深度网络层和交叉网络层输出得到推荐的作物.在中华土壤数据集上的数据表明,该模型F1达到93.4％,优于现有的主流作物推荐模型,证明了融合注意力机制的作物推荐模型的优越性.
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