基于改进的FolkRank广告推荐及预测算法

• 作者: 刘海洋 王志海 范双燕
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: FolkRank 预测 个性化推荐 点击率
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 43-48
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2014.09.009

摘要

广告的点击率预测是指利用点击日记预测的点击率,其结果受到多方面因素影响,其中包括用户性质.有效的预测广告点击率,可以提高用户对网站展示广告的满意程度.基于PageRank的FolkRank算法在一个用户、资源、标签的三元组中进行迭代计算,求出推荐的标签.本文使用改进后的FolkRank方法,通过个性化地从目标节点向其他各个结点传递权重,达到广告推荐的目的中,并实现对推荐广告的广告点击率预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王志海	北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘实验室	64	491	11.0	20.0
2	刘海洋	北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘实验室	6	31	3.0	5.0
3	范双燕	北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘实验室	1	5	1.0	1.0