摘要
本申请实施例提供一种小程序插件处理方法及装置,方法包括:接收用户发送的小程序插件编辑请求,根据小程序插件编辑请求和预设自然语言处理算法从小程序插件编辑请求中提取关键词和功能特征,根据关键词和功能特征确定对应的插件功能概要特征;将决策树预测特征输入预设回归树模型的特征集成层,根据决策树预测特征、预设回归树模型中的剪枝层输出的回归树预测特征以及预设模型集成算法确定对应的插件分类特征,根据插件分类特征、预设真实特征以及反向传播算法确定对应的插件推荐模型,并根据插件推荐模型输出的推荐插件推送至用户处;本申请能够更加智能、精准和高效的处理小程序插件,以提升用户体验和功能扩展的便利性。
技术关键词
预测特征
回归树模型
决策树模型
分类特征
小程序
插件功能
集成算法
关键词
集成层
编辑
传播算法
自然语言
特征选择
预测类别
模块
标签
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电化学系统
电化学特征
检测数据分析方法
光谱分析模型
基因序列数据
分类存储方法
决策树分类算法
决策树模型
构建分类模型
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历史访问数据
多维度特征提取
管理方法
多维特征向量
列表
车辆图像分割方法
状态空间模型
拉普拉斯
动态剪枝
空间模块
决策树模型
数据清理方法
策略
计算机程序产品
数据访问