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基于混合模型的广告转化率问题研究
被引量：
4
1
作者
李雄飞
周晋男
张小利
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期942-947,共6页
现有广告转化率预估模型缺乏对深层特征间相互作用的研究,针对这一问题提出了一种新的混合模型.通过高效的梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)模型提取高阶组合特征,并结合基于区域的因子分解机(field-aware factori...
现有广告转化率预估模型缺乏对深层特征间相互作用的研究,针对这一问题提出了一种新的混合模型.通过高效的梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)模型提取高阶组合特征,并结合基于区域的因子分解机(field-aware factorization machines,FFM)模型有效处理稀疏数据的优点进行转化率的预估.为了验证模型的有效性和泛化能力,在两个数据集上讨论了参数对预估结果的影响,并将模型与其他模型进行对比实验.实验结果表明提出的混合模型的预估结果更准确.
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关键词
转化率预估
高效的梯度提升树
基于区域的因子分解机
混合模型
高阶
组合
特征
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职称材料
题名
基于混合模型的广告转化率问题研究
被引量：
4
1
作者
李雄飞
周晋男
张小利
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期942-947,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61801190)
吉林省自然科学基金资助项目(20180101055JC)
+1 种基金
吉林省优秀青年人才基金资助项目(20180520029JH)
中国博士后科学基金资助项目(2017M611323)
文摘
现有广告转化率预估模型缺乏对深层特征间相互作用的研究,针对这一问题提出了一种新的混合模型.通过高效的梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)模型提取高阶组合特征,并结合基于区域的因子分解机(field-aware factorization machines,FFM)模型有效处理稀疏数据的优点进行转化率的预估.为了验证模型的有效性和泛化能力,在两个数据集上讨论了参数对预估结果的影响,并将模型与其他模型进行对比实验.实验结果表明提出的混合模型的预估结果更准确.
关键词
转化率预估
高效的梯度提升树
基于区域的因子分解机
混合模型
高阶
组合
特征
Keywords
conversion rate prediction
light gradient boosting decision tree
field-aware factorization machines
hybrid model
high-level combination features
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合模型的广告转化率问题研究
李雄飞
周晋男
张小利
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
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