【摘 要】
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广义线性模型因其简单且输出结果具有可解释性被广泛应用于车险索赔预测领域,但不能识别特征之间交互作用从而限制了模型的表现力。DeepFM使用因子分解机和深度神经网络分别捕捉低阶和高阶特征交互,在数据稀疏的实际场景取得了显著效果。在因子分解机的基础上引入域相关的权重,针对特征存在互相干扰的问题提出相应缓解策略,并将轻量级的视觉注意力机制作用于深度神经网络进一步提升模型的表现力。实验结果表明,提出的模型相比于基本的DeepFM模型取得了更好的风险分割效果。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61806170)。
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广义线性模型因其简单且输出结果具有可解释性被广泛应用于车险索赔预测领域,但不能识别特征之间交互作用从而限制了模型的表现力。DeepFM使用因子分解机和深度神经网络分别捕捉低阶和高阶特征交互,在数据稀疏的实际场景取得了显著效果。在因子分解机的基础上引入域相关的权重,针对特征存在互相干扰的问题提出相应缓解策略,并将轻量级的视觉注意力机制作用于深度神经网络进一步提升模型的表现力。实验结果表明,提出的模型相比于基本的DeepFM模型取得了更好的风险分割效果。
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