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基于用户画像的互联网广告点击率预测模型研究 被引量:1

Research on Prediction Model of Internet Advertising Click through Rate Based on User Portrait
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摘要 本文使用某电商公司提供的广告点击日志流,构建基于用户画像的互联网广告点击率预测xDeepFM模型。研究发现:xDeepFM模型对预估准确率提升明显;用户画像系统可以很好的解决深度模型对高维稀疏特征的学习问题,有效提高预估准确率。 This paper uses the click log stream provided by an e-commerce company to build the x DeepFM model of Internet advertising click rate prediction based on user portrait.The results show that:x Deep FM model can significantly improve the prediction accuracy;user portrait system can solve the problem of learning high-dimensional sparse features from depth model,and effectively improve the prediction accuracy.
作者 周亲 吴运辰 吴俊坤 ZHOU Qin;WU Yunchen;WU Junkun(School of economics,Nanjing University of Posts and telecommunications,Nanjing Jiangsu 210023)
出处 《软件》 2021年第2期171-174,共4页 Software
关键词 互联网广告 用户画像 xDeepFM模型 点击率预测 internet advertising user portrait xDeepFM model click through rate prediction
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引证文献1

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