基于Logistic回归的在线广告并行运算模型

• 作者: 赖小平
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 计算广告 响应预测 机器学习 Logistic回归 点击率
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 体系结构与软件技术
• 页码范围: 42-45
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3644字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.08.008

摘要

在线广告是各大互联网公司的主要盈利模式之一,目的是在满足用户的实时需求时,通过竞价和预测用户点击率等方式实现利润最大化.为实现上述目标,提出一种改进的在线广告并行运算模型.应用Logistic回归模型对用户的点击率进行建模,该模型既包含关于长期历史信息的一次模型和二次模型因子,又包含短期的上下文因子.通过贝叶斯后验分布理论对参数计算进行推导,根据Thompson采样和预先计算2种方法改进模型计算效率.实验结果表明,该模型不仅具有较高的预测准确性,而且提高了算法的收敛速度与运行效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赖小平	广东理工学院信息工程系	5	19	3.0	4.0