摘要
本申请实施例提供一种软件功能迭代方法及装置,方法包括:通过预设孤立森林模型和预设时间序列模型构建混合模型,对初始用户行为特征进行异常检测,将异常值剔除,然后构建生成器和判别器框架,根据生成对抗网络对用户行为特征进行缺失值填充,将缺失值补足,对处理后的用户行为特征,基于预设聚类算法进行清洗,构建多模型池对经过预处理的用户行为特征进行多模态融合,将多模态融合特征与预设业务标签结合确定对应的用户行为数据集,基于频繁项集挖掘算法对用户行为数据集进行频繁项挖掘,确定对应的软件功能使用关联规则,根据软件功能使用关联规则进行软件功能迭代,本申请能够提高软件功能的效率和准确性。
技术关键词
频繁项集挖掘算法
多模型
迭代方法
时间序列模型
生成对抗网络
频繁项挖掘
元学习算法
软件
森林模型
融合特征
多维度特征提取
框架
聚类算法
多模态
数据
长短期记忆网络
决策树模型
掩码矩阵
轮廓系数
处理器
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