互聯(lián)網(wǎng)廣告在近十余年里得到持續(xù)爆炸式的發(fā)展,計算廣告隨著互聯(lián)網(wǎng)廣告的發(fā)展而迅速發(fā)展,在計算廣告中廣告點擊率影響著廣告的精準推送,點擊率預估越精準,所推送的廣告越能滿足用戶的需求,也越能使得廣告主和推送介質(zhì)媒體平臺獲得最大化的收益。特征工程是廣告點擊率問題中提高預估模型性能的關(guān)鍵因素,其中構(gòu)造組合特征方法是提取隱含信息的重要方式之一,傳統(tǒng)的構(gòu)造組合方法依靠人工經(jīng)驗,顯性的構(gòu)造組合特征,如人的年齡和廣告的屬性做組合,構(gòu)造出不同年齡段對不同廣告屬性的喜好程度,該種方法無法構(gòu)造出更多維度的組合特征,因此本文研究在廣告點擊率預估問題中如何提取隱含信息的方法,用以提高預估模型的精度,本文提出使用集成學習構(gòu)造多維組合特征的方法,并進一步使用深度學習提取那些潛在的抽象特征,本文的主要工作如下:（1）提出使用集成學習構(gòu)建多維組合特征傳統(tǒng)的構(gòu)造組合特征的方法依靠人工經(jīng)驗及實驗的方法,這類方法無法高效的提取有效組合方式,因此本文提出使用集成學習方法中的極限梯度提升樹模型構(gòu)建多維組合特征的方法,在原始特征中存在著對任務有重要貢獻的特征,也有一些次要特征,使用極限梯度提升樹方法構(gòu)建多維組合特征的方法中,模型依據(jù)... 

【文章來源】：西安理工大學陜西省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

中國互聯(lián)網(wǎng)廣告市場規(guī)模Fig.1-1ThescaleoftheInternetadvertisingmarketinChina

圖中可以看出中國互聯(lián)網(wǎng)廣告市場規(guī)模這幾年保持著 25%以上的增長，而搜索廣告作為百度等公司搜素引擎最主要的收入來源之一，圖 1-2 是在百度搜索引擎輸入“雨傘”的時候，會在搜索引擎返回的界面中返回相應的一些查詢關(guān)鍵字信息，搜索廣告和實時競價廣告是互聯(lián)網(wǎng)廣告主要的兩種方式，二者不同的在于，搜索廣告返回的是與用戶輸入查詢關(guān)鍵字按照匹配程度從高到低排序的多條匹配信息的頁面，而實時競價廣告是將廣告直接對準到用戶，并將廣告返回給用戶當前所在的媒體網(wǎng)站，直接返回給用戶最匹配的一條廣告，實現(xiàn)廣告的精準投放。圖 1-1 中國互聯(lián)網(wǎng)廣告市場規(guī)模Fig.1-1 The scale of the Internet advertising market in China

圖 1-2 搜索廣告Fig.1-2 Search advertisement廣告中用戶、廣告主、媒體三方息時，媒體平臺上就獲得用戶的戶的興趣愛好，此時媒體網(wǎng)站就的用戶推送廣告，所以這種實時了用戶，廣告主根據(jù)用戶的信息的廣告推送給用戶，在推送廣告然后決定是否會向當前用戶推送等方式，互聯(lián)網(wǎng)廣告既可以避免的點擊行為獲取到用戶對廣告的

【參考文獻】：
期刊論文
[1]計算廣告:“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的廣告業(yè)務流程重構(gòu)[J]. 劉慶振.  中國廣告. 2017(06)
[2]“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的計算廣告學:產(chǎn)生過程、概念界定與關(guān)鍵問題[J]. 劉慶振.  新聞知識. 2016(06)
[3]基于特征學習的廣告點擊率預估技術(shù)研究[J]. 張志強,周永,謝曉芹,潘海為.  計算機學報. 2016(04)



本文編號：3063965