论文摘要
针对传统基于模型的搜索引擎排序及特征获取慢、非数值特征处理复杂等问题,提出一种基于XGBoost的搜索结果智能排序模型。基于XGBoost算法构建排序模型,使用独热编码和Apriori算法对非数值特征进行处理和筛选,利用Redis对用户和商家特征数据进行缓存,通过并行预测的方式加快模型预测商家得分速度,最后利用XGBoost自带的模型评价函数对最终训练出来的模型进行评估,结果显示模型预测准确率为0.76,说明模型给符合用户偏好的商家打出了较高的分数。其中在训练集上的AUC为0.72,在测试集上的AUC为0.69,两者相差不大,表明模型没有出现明显的过拟合现象,而且准确率较高,可用于构建商家排序模型。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵晗,孟晓景,张春勇
关键词: 特征缓存,特征筛选,并行预测
来源: 软件导刊 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,计算机软件及计算机应用,企业经济
单位: 山东科技大学计算机科学与工程学院
基金: 赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20160205)
分类号: F274;TP391.3;O223
页码: 56-60
总页数: 5
文件大小: 1830K
下载量: 120
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