摘要
本发明公开了一种学位预测系统的控制方法,包括:获取学位预测的统计参数,所述统计参数包括连续变量和离散变量;将所述统计参数输入至预设的概率预测神经网络,通过所述概率预测神经网络的数据处理得出学位预测数据;其中,获取历史统计参数,以预设DeepFM架构体系对所述历史统计参数进行数据处理,并基于数据处理结果作为训练样本训练初始神经网络得出所述预设的概率预测神经网络,所述DeepFM架构设有FM模块和Deep模块。本发明还公开了一种学位预测系统的控制装置及存储介质。本发明可基于预设的概率预测神经网络在训练过程中所涉及到的低阶和高阶的组合特征学习,对稀疏特征进行应用从而提高学位预测结果的准确性。
技术关键词
预测系统
参数
模块
历史统计数据
变量
深度神经网络
稀疏特征
标签
处理器
存储器
特征值
编码