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基于多源融合特征提取的在线广告预测模型
被引量：
5
1
作者
刘冶
刘荻
+2 位作者
王砚文
傅自豪
印鉴
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期178-185,191,共9页
针对智能移动终端应用平台上的广告点击率(CTR)预测问题,在传统PC端Web平台在线广告CTR预测方法的基础上,提出一个新的智能移动终端在线广告投放业务架构。基于此架构,构建基于机器学习的在线广告预测模型,对用户基本信息、广告内容、...
针对智能移动终端应用平台上的广告点击率(CTR)预测问题,在传统PC端Web平台在线广告CTR预测方法的基础上,提出一个新的智能移动终端在线广告投放业务架构。基于此架构,构建基于机器学习的在线广告预测模型,对用户基本信息、广告内容、用户使用环境等多源特征进行融合提取,实现在线广告CTR的精确预测。结合移动APP应用环境的特点,将用户历史行为数据加入预测模型进一步提高CTR预测性能。实验结果表明,该模型具有较高的CTR预测准确率。
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关键词
计算广告
广告点击率
特征选择
机器学习
预测模型
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职称材料
题名
基于多源融合特征提取的在线广告预测模型
被引量：
5
1
作者
刘冶
刘荻
王砚文
傅自豪
印鉴
机构
中山大学
数据
科学与计算机学院
广东省大
数据
分析与处理重点实验室
火烈鸟
网络
(
广州
)
股份有限公司
数据
中心
香港理工大学电子计算学系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期178-185,191,共9页
基金
广东省科技计划项目(2012A010701013)
广州市科技计划项目(2013J4500059)
+3 种基金
广州市天河区科技计划项目(201601YG152
201701YG127)
广东省大数据分析与处理重点实验室开放基金(2017017
201805)
文摘
针对智能移动终端应用平台上的广告点击率(CTR)预测问题,在传统PC端Web平台在线广告CTR预测方法的基础上,提出一个新的智能移动终端在线广告投放业务架构。基于此架构,构建基于机器学习的在线广告预测模型,对用户基本信息、广告内容、用户使用环境等多源特征进行融合提取,实现在线广告CTR的精确预测。结合移动APP应用环境的特点,将用户历史行为数据加入预测模型进一步提高CTR预测性能。实验结果表明,该模型具有较高的CTR预测准确率。
关键词
计算广告
广告点击率
特征选择
机器学习
预测模型
Keywords
computational advertising
advertising Click Through Rate(CTR)
feature selection
machine learning
prediction model
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多源融合特征提取的在线广告预测模型
刘冶
刘荻
王砚文
傅自豪
印鉴
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
5
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