本研究提出REMEDI框架，以解决车主购车行为预测中的极端类不平衡和复杂模式问题。通过多样化模型捕捉用户行为特征，显著提升购车者识别精度，具备工业应用潜力。

REMEDI: Application of Relative Feature Enhancement in Meta-Learning and Distillation for Imbalanced Prediction
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