文档名：智能电视用户中潜在付费用户预测模型研究
随着智能电视的普及,节目付费成为电视生产企业或视频内容企业最重要的利润来源之一.挖掘潜在付费用户,促使用户付费购买增值服务越来越成为企业亟待解决的问题.本文首先基于国内最大的电视厂家之一的海信公司日志数据的特点,提出了对日志信息扩展、特征衍生以及特征提取的解决方案.结合深度模型在高阶抽象特征学习上的优势以及线性模型在低阶特征学习上的优势,提出了SimplifiedWide&Deep(SWD)模型.为了验证模型的性能,和传统分类模型进行了比较,实验结果表明,SWD模型在智能电视潜在付费用户预测中的F1测度上优于传统的分类模型,F1值能够达到0.8401.
作者：姜国运李军马军
作者单位：山东大学青岛校区计算机科学与技术学院266100
母体文献：第六届中国计算机学会大数据学术会议论文集
会议名称：第六届中国计算机学会大数据学术会议
会议时间：2018年10月11日
会议地点：西安
主办单位：中国计算机学会
语种：chi
分类号：TN9TP3
关键词：智能电视 潜在付费用户 预测模型 信息处理 特征提取
在线出版日期：2020年11月30日
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