网络广告点击率预估的特征学习及技术研究进展

• 作者: 丁宇杰 刘华玲 恽文婧 林蓓
• 来源期刊: 浙江大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 点击率预估 特征学习 网络广告
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 565-573
• 页数: 9页
• 分类号: TP181
• 字数: 8000字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-9497.2019.05.008

摘要

大数据时代有效预估网络广告点击率,对企业精准营销和提高投资回报率具有至关重要的作用.对网络广告点击率预估的特征学习及技术研究进行了综述,从原始数据特点及解决方法、点击率预估的特征学习、点击率预估模型构建、评价指标选取等方面,分析了网络广告点击率预估的国内外研究现状.点击率预估可应用于互联网广告投放、推荐系统等多个领域,具有较高的研究价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘华玲	上海对外经贸大学统计与信息学院	12	57	3.0	7.0
2	林蓓	上海对外经贸大学统计与信息学院	2	1	1.0	1.0
3	恽文婧	上海对外经贸大学统计与信息学院	2	1	1.0	1.0
4	丁宇杰	上海财经大学信息管理与工程学院	2	1	1.0	1.0