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首页 > 期刊首页 >计算机科学 >2017年2期  > 基于用户相似度和特征分化的广告点击率预测研究
基于用户相似度和特征分化的广告点击率预测研究
Study on Advertising Click-through Rate Prediction Based on User Similarity and Feature Differentiation
摘要: 大数据环境下如何对互联网广告进行精准投放一直是计算广告学领域高度关注的问题.作为在线广告投放效果的一个重要指标,点击率的精确预测关系到媒体、用户和广告主三方的利益.目前的主流方法是通过抽取特征建立单一点击率预测模型,其不足之处在于使用单个权重来度量特征对点击率的影响过于片面.该研究基于分而治之的思想,提出了基于用户相似度和特征分化的混成模型.该模型首先根据混...   查看全部>>
Abstract:

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