作者：赵晗; 孟晓景; 张春勇xgboost特征缓存特征筛选并行预测
摘要：针对传统基于模型的搜索引擎排序及特征获取慢、非数值特征处理复杂等问题,提出一种基于XG⁃Boost的搜索结果智能排序模型。基于XGBoost算法构建排序模型,使用独热编码和Apriori算法对非数值特征进行处理和筛选,利用Redis对用户和商家特征数据进行缓存,通过并行预测的方式加快模型预测商家得分速度,最后利用XGBoost自带的模型评价函数对最终训练出来的模型进行评估,结果显示模型预测准确率为0.76,说明模型给符合用户偏好的商家打出了较高的分数。其中在训练集上的AUC为0.72,在测试集上的AUC为0.69,两者相差不大,表明模型没有出现明显的过拟合现象,而且准确率较高,可用于构建商家排序模型。
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