面向展示广告的点击率预测模型综述

• 作者: 仇笠舟 刘梦娟 岳威 曾贵川 王加昌
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 点击率预测 定向广告 逻辑回归 因子分解机 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 38-49
• 页数: 12页
• 分类号: TP311
• 字数: 10743字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2019.07.006

摘要

点击率预测模型的研究近年来备受学术界和工业界的关注.针对展示广告定向投放的点击率预测模型,研究了样本特征的预处理技术、基于传统机器学习模型的CTR预测方案、基于最新的深度学习模型的CTR预测方案、CTR预测模型的主要性能评价指标等,并基于一个开放数据集对其中的典型方案给出性能对比和量化分析,最后讨论了目前面向展示广告的点击率预测模型研究存在的问题和未来发展趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘梦娟	电子科技大学信息与软件工程学院	16	73	5.0	8.0
2	曾贵川	电子科技大学信息与软件工程学院	3	10	2.0	3.0
3	岳威	电子科技大学信息与软件工程学院	2	5	1.0	2.0
4	王加昌		5	23	2.0	4.0
5	仇笠舟	电子科技大学信息与软件工程学院	1	0	0.0	0.0