[發明專利]一種基于特征的預處理及推薦方法

在審

• 申請號: 201910298738.3
• 申請日: 2019-04-15
• 公開（公告）號: CN110162747A
• 公開（公告）日: 2019-08-23
• 發明（設計）人: 黎海斌;喬方正
• 申請（專利權）人: 上海基分文化傳播有限公司
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18
• 代理公司: 北京天馳君泰律師事務所 11592
• 代理人: 孟銳

1.一種基于特征的預處理方法，包括：

根據對象的分布將待預處理的特征數據劃分成多個分桶；

獲取多個所述分桶內待預處理的特征數據的多個均值；

獲取多個所述均值的多個對數；以及

對多個所述對數進行歸一化處理。

2.根據權利要求1所述的方法，其中根據對象的分布將待預處理的特征數據劃分成多個分桶包括：基于待預處理的特征數據的最大值按預定百分比劃分多個區間；以及根據待預處理的特征數據的值將其分配到所述多個區間中；其中所述多個區間對應于多個分桶。

3.根據權利要求1所述的方法，其中根據對象的分布將待預處理的特征數據劃分成多個分桶包括：基于待預處理的特征數據的最大值劃分多個區間；以及根據待預處理的特征數據的值將其分配到所述多個區間中；其中各個區間中的對象數量相同；其中所述多個區間對應于多個分桶。

4.根據權利要求1所述的方法，其中至少部分基于對象的分布的類型將待預處理的特征數據劃分成多個分桶。

5.根據權利要求1所述的方法，其中至少部分基于對象的另一特征值將待預處理的特征數據劃分成多個分桶。

6.根據權利要求1所述的方法，其中所述歸一化處理包括以下中的任意一種或多種：Min-Max歸一化法；Z-Score歸一化法；Logistic歸一化法；Lognormal歸一化法；以及TanH歸一化法。

7.一種基于特征的推薦方法，包括：至少部分基于對象的第一特征數據和第二特征數據推薦所述對象，其中第一特征數據和第二特征數據在預定范圍內；其中第一特征數據經過如下的預處理：

根據對象的分布將第一特征數據劃分成多個分桶；

獲取多個所述分桶內第一特征數據的多個均值；

獲取多個所述均值的多個對數；以及

對多個所述對數歸一化處理，使得經處理的第一特征數據在預定范圍內。

8.根據權利要求7所述的方法，其中根據對象的分布將第一特征數據劃分成多個分桶包括：基于第一特征數據的最大值按預定百分比劃分多個區間；以及根據第一特征數據的值將其分配到所述多個區間中；其中所述多個區間對應于多個分桶。

9.根據權利要求7所述的方法，其中根據對象的分布將第一特征數據劃分成多個分桶包括：基于第一特征數據的最大值劃分多個區間；以及根據第一特征數據的值將其分配到所述多個區間中；其中各個區間中的對象數量相同；其中所述多個區間對應于多個分桶。

10.根據權利要求7所述的方法，其中至少部分基于對象的分布的類型將第一特征數據劃分成多個分桶。

11.根據權利要求7所述的方法，其中至少部分基于對象的第二特征數據將第一特征數據劃分成多個分桶。

12.根據權利要求7所述的方法，其中所述歸一化處理包括以下中的任意一種或多種：Min-Max歸一化法；Z-Score歸一化法；Logistic歸一化法；Lognormal歸一化法；以及TanH歸一化法。

13.根據權利要求7所述的方法，其中第一特征數據是對象的PV值，第二特征數據是對象的CTR值。

14.根據權利要求7所述的方法，其中所述的預定范圍是0-1之間。