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刊名：计算机应用研究
发表时间：2020-05-01
摘要:
互联网广告效果评价是网络营销的核心问题,评价方法存在信息源单一、无差别假、全局假设等问题,对互联网广告效果评价提出了巨大挑战.寻找一种全新的衡量互联网广告效果的评价指标成为亟待解决的任务.首先,创新地提出印象空间概念,作为更有效的网页广告效果评价指标,以解决信息源单一问题;其次,分析用户类型、行为方式、行为过程等特征对互联网广告效果评价标准的影响,消除用户无差异假设所造成的评价偏差;再次,引入网页的局部性特征,分析页面布局、广告与页面内容相关性等因素对互联网广告效果的影响,以消除全局性假设;最后,构建基于多模态特征的印象空间模型来预测互联网广告效果.实验结果表明,提出的印象空间对互联网广告质量评价的准确率显著提升,达到92.4％.而且印象空间模型的预测结果不仅更加准确科学,而且具有明显的可解释性.
刊名：计算机应用研究
发表时间：2020-01-01
摘要:
针对不同患者的临床数据信息难以得到合理表示,且事件之间时间间隔不同,从而导致预测困难等问题,提出一种基于词向量表示,并添加时控单元的时控长短期记忆神经网络(FT-LSTM)预测模型.首先通过FastText方法对医学事件进行可解释性的向量表示,用以更有效地捕获富含医学信息的概念关系;然后针对临床数据对时间戳有着强依赖性的现象,在原有LSTM模型的基础上设计时控门,以更好地捕获长短期信息,对事件信息进行建模,从而改善预测表现.在MIMIC-Ⅲ数据集上的实验结果表明,使用FT-LSTM模型预测的召回率、准确率皆高于多种对比模型,证明了该方法的有效性.
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