点击率预测是计算广告学的核心算法之一。传统浅层模型没有充分考虑到数据之间存在的非线性关系,且使用人工特征提取方法费时费力。针对这些问题,提出了基于卷积(Convolutional Neural Networks)-LSTM(Long Short Term Memory)混合神经...点击率预测是计算广告学的核心算法之一。传统浅层模型没有充分考虑到数据之间存在的非线性关系,且使用人工特征提取方法费时费力。针对这些问题,提出了基于卷积(Convolutional Neural Networks)-LSTM(Long Short Term Memory)混合神经网络的广告点击率预测模型。该模型使用卷积神经网络提取高影响力特征,并通过LSTM神经网络的时序性进行预测分类。实验结果证明:与浅层模型或单一结构的神经网络模型相比,基于卷积-LSTM的混合神经网络模型能有效提高广告点击事件的预测准确率。展开更多
当前主流的在线广告点击率(CTR)预估算法主要通过机器学习方法从大规模日志数据中挖掘用户与广告间的相关性从而提升点击率预估精度,其不足之处在于没有充分考虑用户实时行为对CTR的影响。对大规模真实在线广告日志进行分析后发现,在会...当前主流的在线广告点击率(CTR)预估算法主要通过机器学习方法从大规模日志数据中挖掘用户与广告间的相关性从而提升点击率预估精度,其不足之处在于没有充分考虑用户实时行为对CTR的影响。对大规模真实在线广告日志进行分析后发现,在会话中,用户CTR的动态变化和用户先前的反馈行为高度相关,不同的用户行为对用户实时CTR的影响不尽相同。基于上述分析结果,提出一种基于用户实时反馈的点击率预估算法。首先,从大规模真实在线广告日志数据中定量分析用户反馈和点击率预估精度的相关关系;然后,根据分析结果将用户的反馈行为特征化;最后,使用机器学习方法对用户的行为进行建模,并根据用户的反馈实时动态调整广告投放,从而提升在线广告系统的点击率预估精度。实验结果表明,用户实时反馈特征和用户点击率高度相关;相比于传统没有用户实时反馈信息的预测模型,该算法在测试集上对AUC(Area Under the Curve)和RIG(Relative Information Gain)指标提升分别为0.83%和6.68%。实验结果表明,用户实时反馈特征显著提高点击率预估的精度。展开更多
文摘点击率预测是计算广告学的核心算法之一。传统浅层模型没有充分考虑到数据之间存在的非线性关系,且使用人工特征提取方法费时费力。针对这些问题,提出了基于卷积(Convolutional Neural Networks)-LSTM(Long Short Term Memory)混合神经网络的广告点击率预测模型。该模型使用卷积神经网络提取高影响力特征,并通过LSTM神经网络的时序性进行预测分类。实验结果证明:与浅层模型或单一结构的神经网络模型相比,基于卷积-LSTM的混合神经网络模型能有效提高广告点击事件的预测准确率。
文摘当前主流的在线广告点击率(CTR)预估算法主要通过机器学习方法从大规模日志数据中挖掘用户与广告间的相关性从而提升点击率预估精度,其不足之处在于没有充分考虑用户实时行为对CTR的影响。对大规模真实在线广告日志进行分析后发现,在会话中,用户CTR的动态变化和用户先前的反馈行为高度相关,不同的用户行为对用户实时CTR的影响不尽相同。基于上述分析结果,提出一种基于用户实时反馈的点击率预估算法。首先,从大规模真实在线广告日志数据中定量分析用户反馈和点击率预估精度的相关关系;然后,根据分析结果将用户的反馈行为特征化;最后,使用机器学习方法对用户的行为进行建模,并根据用户的反馈实时动态调整广告投放,从而提升在线广告系统的点击率预估精度。实验结果表明,用户实时反馈特征和用户点击率高度相关;相比于传统没有用户实时反馈信息的预测模型,该算法在测试集上对AUC(Area Under the Curve)和RIG(Relative Information Gain)指标提升分别为0.83%和6.68%。实验结果表明,用户实时反馈特征显著提高点击率预估的精度。
