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题名基于多模态深度融合模型的广告点击率预估
被引量：2
- 1
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作者
宋永强
王红
王露潼
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机构
山东师范大学信息科学与工程学院
山东省分布式计算软件新技术重点实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2019年第12期2538-2544,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61672329)资助
山东省科技计划项目(2014GGX101026)资助
+1 种基金
山东省教育科学规划项目(ZK1437B010)资助
山东师范大学研究生科研创新基金项目(SCX201747)资助
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文摘
互联网广告效果的研究是网络营销的研究重点,无论是品牌广告或效果广告,合适的互联网广告设计效果将直接影响网络营销商的利益与用户的体验.现阶段,广告运营商的投放策略、广告创意优化、定向人群、媒体选择都以点击率为重要条件,精准的点击率预估可以精细化权衡和保障用户、广告、平台三方利益.为了更加准确的预估点击率本文定向研究用户行为方式,选择马尔科夫链模型处理用户行为信息,利用频繁序列挖掘用户行为特点消除用户间无差异性假设,基于在线学习方法融合特征构建深度神经网络,获得特征的高阶非线性表达,建立多模态深度融合(Multimodal Depth Integration MDI)模型用于点击率预估.实验结果表明,提出的多模态深度融合模型的表示能力和鲁棒性都优于各基线模型,取得不错的预测效果.
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关键词
马尔科夫链
无差别假设
深度神经网络
多模态深度融合模型
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Keywords
Markov chain
undifferentiated construction
deep neural network
multimodal depth integration
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于印象空间的互联网广告效果评价
被引量：2
- 2
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作者
宋永强
王红
王露潼
胡晓红
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机构
山东师范大学信息科学与工程学院
山东省分布式计算软件新技术重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第5期1326-1331,1363,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61672329)
山东师范大学研究生科研创新基金资助项目(SCX201747)。
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文摘
互联网广告效果评价是网络营销的核心问题,评价方法存在信息源单一、无差别假、全局假设等问题,对互联网广告效果评价提出了巨大挑战。寻找一种全新的衡量互联网广告效果的评价指标成为亟待解决的任务。首先,创新地提出印象空间概念,作为更有效的网页广告效果评价指标,以解决信息源单一问题;其次,分析用户类型、行为方式、行为过程等特征对互联网广告效果评价标准的影响,消除用户无差异假设所造成的评价偏差;再次,引入网页的局部性特征,分析页面布局、广告与页面内容相关性等因素对互联网广告效果的影响,以消除全局性假设;最后,构建基于多模态特征的印象空间模型来预测互联网广告效果。实验结果表明,提出的印象空间对互联网广告质量评价的准确率显著提升,达到92.4%。而且印象空间模型的预测结果不仅更加准确科学,而且具有明显的可解释性。
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关键词
印象空间
用户行为
兴趣区域
互联网广告效果
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Keywords
impression space
behavior of the user
area of interest
Internet advertising effect
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名唐山市区主干道绿化树木所蕴含的文化价值探析
- 3
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作者
朱光涌
王露潼
刘腾宇
邵靓
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机构
唐山学院外语系
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出处
《文教资料》
2015年第26期46-48,共3页
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基金
唐山学院2014年度国家级大学生创新创业训练项目研究成果,项目编号:0202101
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文摘
本文在实地测量、走访调查及查阅各种文献资料的基础上,对唐山市1976年大地震以来市区主干道绿化树木变迁情况进行了总结。研究表明人们对唐山市区主干道绿化树木的选择都蕴含着一定的文化意识和价值观念。研究这些有助于引起人们对城市中＂会呼吸的历史——树木＂的重视,增强城市的人文氛围。
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关键词
唐山
主干道
绿化树木
文化价值
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分类号
S688
[农业科学—观赏园艺]
G122
[农业科学—园艺学]
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题名COPD多维特征提取与集成诊断方法
被引量：5
- 4
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作者
房有丽
王红
狄瑞彤
王露潼
宋永强
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机构
山东师范大学信息科学与工程学院
山东师范大学生命科学学院
山东省分布式计算软件新技术重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第10期2925-2929,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61672329,61373149,61472233,61572300,81273704)
山东省科技计划资助项目(2014GGX101026)
+2 种基金
山东省教育科学规划资助项目(ZK1437B010)
山东省泰山学者基金资助项目(TSHW201502038,20110819)
山东省精品课程资助项目(2012BK294,2013BK399,2013BK402)
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文摘
目前对慢性阻塞性肺疾病(COPD)的研究存在局限性,一方面,研究成果只利用数据分析单一特征对疾病的影响;另一方面,研究成果仅通过简单算法模型对病例数据验证,因此提出了COPD多维特征提取与集成诊断方法。首先,提出最大依赖度MDF-RS算法,提取多维特征的最优组合;其次,提出DSA-SVM集成模型,构建分类器进行诊断及预测;最后,利用交叉验证方法验证准确率等各项性能指标。通过实验对比验证了提出算法的有效性。
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关键词
慢性阻塞性肺疾病
多维特征
集成方法
交叉验证
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Keywords
COPD(chronic obstructive pulmonary disease)
multidimensional features
integration method
cross validation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于FT-LSTM模型的临床事件诊断序列预测研究
被引量：4
- 5
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作者
王露潼
王红
宋永强
王倩
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机构
山东师范大学信息科学与工程学院
山东省分布式计算软件新技术重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第10期2961-2965,2970,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61672329,61373149,61472233,61572300,81273704)
山东省科技计划资助项目(2014GGX101026)
+2 种基金
山东省教育科学规划资助项目(ZK1437B010)
山东省泰山学者基金资助项目(TSHW201502038,20110819)
山东省精品课程资助项目(2012BK294,2013BK399,2013BK402)。
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文摘
针对不同患者的临床数据信息难以得到合理表示,且事件之间时间间隔不同,从而导致预测困难等问题,提出一种基于词向量表示,并添加时控单元的时控长短期记忆神经网络(FT-LSTM)预测模型。首先通过FastText方法对医学事件进行可解释性的向量表示,用以更有效地捕获富含医学信息的概念关系;然后针对临床数据对时间戳有着强依赖性的现象,在原有LSTM模型的基础上设计时控门,以更好地捕获长短期信息,对事件信息进行建模,从而改善预测表现。在MIMIC-Ⅲ数据集上的实验结果表明,使用FT-LSTM模型预测的召回率、准确率皆高于多种对比模型,证明了该方法的有效性。
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关键词
电子病历
长短期记忆神经网络
词向量表示
医学概念
可变时间间隔
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Keywords
electronic medical record(EMR)
long short-term memory neural network(LSTM)
word vector representation
medical concept
time interval
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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