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FM集成模型在广告点击率预估中的应用
FM集成模型在广告点击率预估中的应用
作者:
于重重
张青川
潘博
谢小兰
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
CTR预估
FM集成模型
Hadoop大数据平台
互联网广告
摘要:
目前广告点击率预估所用的模型对于稀疏、类别分布不平衡的广告数据学习能力有限.针对这一问题,在数据分桶采样的基础上,提出利用因子分解机集成模型进行广告点击率的预估.利用迭代决策树算法提取的高层特征作为因子分解机的输入特征进行自动组合,发现特征间的相关性,解决数据稀疏和不均衡分类问题.在Hadoop大数据平台环境中对迭代决策树算法+因子分解机的融合模型进行并行式训练,可减少时间成本.通过单模型实验、采样实验、模型集成实验以及模型对比实验,确定了最佳采样比例,并验证了集成基于因子分解机的集成模型的有效性.
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互联网广告
Hadoop大数据平台
GBDT
基于LDA的互联网广告点击率预测研究
计算广告
点击率
主题模型
因子分解机
基于平衡采样的轻量级广告点击率预估方法
广告点击率
机器学习
计算广告学
类别不平衡学习
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相关学者/机构
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文献信息
篇名
FM集成模型在广告点击率预估中的应用
来源期刊
计算机应用与软件
学科
工学
关键词
CTR预估
FM集成模型
Hadoop大数据平台
互联网广告
年,卷(期)
2018,(1)
所属期刊栏目
应用技术与研究
研究方向
页码范围
107-111,148
页数
6页
分类号
TP311
字数
4410字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-386x.2018.01.018
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
于重重
北京工商大学计算机与信息工程学院
99
762
14.0
23.0
2
潘博
北京工商大学计算机与信息工程学院
5
49
4.0
5.0
3
张青川
北京工商大学计算机与信息工程学院
13
19
3.0
4.0
4
谢小兰
北京工商大学计算机与信息工程学院
1
4
1.0
1.0
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引文网络
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引证文献(4)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
CTR预估
FM集成模型
Hadoop大数据平台
互联网广告
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
主办单位:
上海市计算技术研究所
上海计算机软件技术开发中心
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-386X
CN:
31-1260/TP
开本:
大16开
出版地:
上海市愚园路546号
邮发代号:
4-379
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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