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LightGBM。
决策树算法。
直方图的算法。 推荐系统可以根据用户挖掘有价值的信息偏好，因此它被广泛应用于各个行业。但是，推荐系统的性能通常受到数据稀疏性问题的影响，并且LightGBM可以在一定程度上缓解数据稀疏性带来的影响。
为此，提出了一种基于LightGBM和dee…
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LightGBM。
决策树算法。
直方图的算法。 推荐系统可以根据用户挖掘有价值的信息偏好，因此它被广泛应用于各个行业。但是，推荐系统的性能通常受到数据稀疏性问题的影响，并且LightGBM可以在一定程度上缓解数据稀疏性带来的影响。
为此，提出了一种基于LightGBM和deep的融合推荐模型学习CLGM模型。该模型由LighGBM、跨网络和深度神经网络。首先，通过LightGBM，并选择分类精度最高的特征作为输入神经网络层的；然后利用交叉网络和深度神经网络，线性交叉组合特征关系与非线性相关关系分别获得高阶之间的特征；
最后，通过对预订单网络进行线性加权并进行组合以获得最终结果推荐结果。本文以AUC和Logloss作为评价指标在公共数据集Criteo和数据集Avazu上验证模
