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Costruire modelli per i sistemi d'asta

von Sivaji U
Über Costruire modelli per i sistemi d'asta

costruiamo modelli online per il sistema di moderazione e rilevamento delle frodi nelle aste progettato per un importante sito web asiatico di aste online. Mediante esperimenti empirici su dati di rilevamento di frodi di aste online con parole reali, dimostriamo che il modello probit online da noi proposto, che combina la selezione di caratteristiche online, i coefficienti di delimitazione derivanti dalla conoscenza di esperti e l'apprendimento di istanze multiple, è in grado di migliorare in modo significativomigliorare significativamente rispetto alle linee di base e al modello sintonizzato dall'uomo. Si noti che questo framework di modellazione online può essere facilmente esteso a molte altre applicazioni, come il rilevamento dello spam sul web, l'ottimizzazione dei contenuti e così via. Per quanto riguarda il lavoro futuro, una direzione è quella di includere la regolazione del bias di selezione nel processo di formazione del modello online. Si è dimostrato molto efficace per i modelli offline.

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  • Sprache:
  • Italienisch
  • ISBN:
  • 9786205921852
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 52
  • Veröffentlicht:
  • 16. Mai 2023
  • Abmessungen:
  • 150x4x220 mm.
  • Gewicht:
  • 96 g.
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Beschreibung von Costruire modelli per i sistemi d'asta

costruiamo modelli online per il sistema di moderazione e rilevamento delle frodi nelle aste progettato per un importante sito web asiatico di aste online. Mediante esperimenti empirici su dati di rilevamento di frodi di aste online con parole reali, dimostriamo che il modello probit online da noi proposto, che combina la selezione di caratteristiche online, i coefficienti di delimitazione derivanti dalla conoscenza di esperti e l'apprendimento di istanze multiple, è in grado di migliorare in modo significativomigliorare significativamente rispetto alle linee di base e al modello sintonizzato dall'uomo. Si noti che questo framework di modellazione online può essere facilmente esteso a molte altre applicazioni, come il rilevamento dello spam sul web, l'ottimizzazione dei contenuti e così via. Per quanto riguarda il lavoro futuro, una direzione è quella di includere la regolazione del bias di selezione nel processo di formazione del modello online. Si è dimostrato molto efficace per i modelli offline.

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