如何用深度神经网络预测潜在消费者

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已于 2024-10-07 14:41:03 修改

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分类专栏：深度学习实战项目深度学习科研项目文章标签： dnn 人工智能神经网络

于 2024-10-04 22:49:40 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2401_87275147/article/details/142708663

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1. 模型架构

本项目采用的是DeepFM模型，其结构结合了FM（因子分解机）与深度神经网络（DNN），实现了低阶与高阶特征交互的有效建模。模型分为以下几层：

1.1 FM部分（因子分解机层）

FM层主要用于建模稀疏特征的低阶交互，其数学公式如下：

一阶部分（线性模型）：

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包含3个字段：id，文本内容，文本内容对应的类别。完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！具体类别为：是否为仇恨言论。

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图像是从孟加拉国 Rajshahi 和 Pabna 的番石榴果园收集的，当时是 7 月的水果成熟季节，此时疾病最易感性。植物病理学家验证了图像分类的准确性。每张图像都经过预处理，以 RGB 格式预处理为 512 x 512 像素的一致大小，适用于深度学习和图像处理应用。不幸的是，番石榴生产受到降低产量的疾病的威胁。该数据集旨在帮助开发用于番石榴果实早期病害检测的机器学习模型，帮助保护收成并减少经济损失。该数据集包括 473 张番石榴果实的注释图像，分为三类。图像分类：适用于农业应用中的监督学习。

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优衣库电商销售数据可视化分析

01-22

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七猫小说网10月份热门小说的数据采集与分析可视化

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Django实现自然灾害管理系统

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311

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四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型

01-17

454

课题使用的数据集为带标签的图像数据集，课题的目标为对于目标。数据预处理、模型搭建、模型训练、模型优化、模型检测、实验总结等过程。的图片，每种图片都包含有带裂痕的图片和不带裂痕的图片共两类图片。数据集中的部分图片可能存在着一定的遮挡干扰，例如阴影、建筑表面。粗糙、建筑表面脱落、拍摄角度变换、建筑表面的孔洞和背景噪声，目标数据。在机器学习的研究领域中，传统分类算法模型数量众多，适合的应用场景。展示并分析所使用的机器学习领域的分类模型（至少两种传统的机器学习。集的分类任务即为区分带裂痕和不带裂痕的图片。

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turtle教学课程课堂学习考试在线网站

01-17

242

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敏感信息数据搜集系统全英文

01-17

302

例如，显示 “准确的敏感数据有助于我们更好地了解医疗保健需求，为每个人提供更好的服务 ”等信息，以强调所收集数据的价值。种族信息收集部分的标题为 “种族信息收集”，并附有简要说明： “请选择您的种族，这将有助于我们了解不同群体之间的健康差异。顶部导航栏：页面顶部的导航栏包括几个重要选项： “数据收集“、”我的贡献“、”帮助中心“、”设置 "和其他链接。用户输入敏感数据后，系统会显示一个确认页面，其中包含用户提供的信息。用户可以在输入框中输入自己的宗教信仰，如果不愿意分享此信息，可以选择 “保密 ”选项。

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基于机器学习的二手车价格预测数据分析可视化

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数据集收录了上千条车辆登记信息，每一条记录都详尽地描述了一辆待售车辆的关键属性，涵盖品牌与型号、制造年份、里程数、燃料类型、发动机规格、变速器类型、外观与内饰颜色、事故历史以及所有权状况等 9 个重要特征。了解一辆车的具体制造年份可以帮助评估其技术先进程度及潜在的折旧情况；检查车辆的行驶里程是判断其使用状况和未来维护成本的重要依据；了解车辆是否经历过事故及其修复情况对于评估车况则直接影响到车辆的安全性和可靠性。本项目通过系统的数据分析和建模过程，深入探讨了影响二手车价格的多方面因素，并尝试构建预测模型。

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LSTM模型实现光伏发电功率的预测

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同时，针对时间序列数据特性，采用滑动窗口的方法生成特征序列（SEQ_LENGTH = 24），即利用过去24小时的特征数据来预测未来的有效功率。此外，模型采用了Adam优化器，并在每轮训练后进行了验证集评估，以实现最佳模型参数的选择，从而提升整体模型的收敛效果与泛化能力。数据清洗与缺失值处理：针对原始数据中的缺失值，项目采取了不同的填补策略。时间序列特征处理：在预处理阶段，模型使用滑动窗口法构建了特征序列（长度为24），即每次利用过去24小时的特征数据作为模型输入，用来预测下一时间步的发电功率。

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---对高价值客户的流失可能性进行建模评分,根据模型输出为每位高价值客户赋予流失得分（如 0 - 100 分），得分越高表明流失可能性越大，按得分区间（如 0 - 30 分低风险、31 - 60 分中风险、61 - 100 分高风险）对高价值客户进行分层管理。----将频道高价值客户单独分群,综合考量用户消费金额、消费频次、利润贡献、忠诚度（如会员等级、在网时长）等多维度指标，运用层次分析法（AHP）或专家打分法确定各指标权重，构建高价值客户评估体系，筛选出频道高价值客户群体，单独分群管理。

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基于机器学习的用户健康风险分类及预测分析

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本数据集包含若干健身房会员的详细信息，包括年龄、性别、体重、身高、心率、锻炼类型、身体脂肪比例等多项关键指标，旨在深入探索会员的健身习惯、生理状态及其与健康成果之间的联系。在这个日益注重健康与体能的时代，健身已成为许多人追求健康生活的重要组成部分。完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！

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天气数据分析可视化

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而Role-Playing-角色扮演类仍有一定的竞争力，Misc-混合类、Fighting-战斗类有一定的上升趋势。Sports-运动类和Shooter-射击类顺序互换,但我估计现在大环境局势紧张可以会推动射击游戏的火爆！可看出最近五年用户最喜爱的游戏类型依然还是Action-动作类（当然市场发行的也很多）Platform-横板类可能由于当时3D游戏技术的发展渐渐淡出视野，退出前5地位。完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！字段有11列、数据量16598行。

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某国际大型超市电商销售数据分析和可视化

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本作品将从人、货、场三个维度，即客户维度、产品维度、区域维度（补充时间维度与其他维度）对某国际大型超市的销售情况进行数据分析和可视化报告展示，从而为该超市在弄清用户消费偏好、提升商品利润以及优化店铺陈列等方面，提供营销决策的数据基础，并提出促进销售提升的建议和运营策略方案，促进店铺的销售提升。完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！

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多特征输入与特征工程：代码在模型输入中不仅使用了销售额历史数据，还引入了温度和周数等辅助特征，并通过创建上周销售额的特征来增强模型的预测能力。这种多特征的方式增强了LSTM模型的表现，有效捕捉到了与销售额波动相关的多重因素。这种做法在处理复杂的时间序列预测任务时，能够更好地挖掘潜在的影响因子，提升预测精度。多步预测与序列化数据生成：项目中采用了多步序列预测，即通过过去30天的数据预测未来30天的销售额，而不仅仅是单步预测。这种多步预测使得模型能够在更长的时间范围内提供预测结果，增加了实际应用的价值。

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链家房价数据爬虫和机器学习数据可视化预测

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420

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