在线广告中点击率预测研究

• 作者: 毕军芳 肖垚 董启文 韩易
• 来源期刊: 华东师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 计算广告 CTR 机器学习
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 大数据分析
• 页码范围: 80-86,100
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2017.05.008

摘要

随着互联网的发展和用户的增长,广告行业从传统的线下广告模式,逐步转变为线上广告模式.同时,由于大数据分析技术的运用,线上广告模式相比于传统广告也体现了巨大的优越性.广告主之间相互竞争,通过竞价的方式,将自己的广告投放在运营媒体的广告位上.所以,在投放前预测该广告可能被用户点击的概率(CTR),对于广告主减少成本和增加可能收入来说非常重要.本文在调研了目前常用的广告点击率预测模型的基础上,选取广告主、广告和投放媒体平台信息作为预测模型的特征,采用真实数据集验证说明各种模型的优劣性,以及不同特征对广告点击率预测结果的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董启文	华东师范大学数据科学与工程学院	8	41	4.0	6.0
2	肖垚	华东师范大学数据科学与工程学院	1	3	1.0	1.0
3	毕军芳		2	3	1.0	1.0
4	韩易	华东师范大学数据科学与工程学院	1	3	1.0	1.0