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基于联合概率矩阵分解的上下文广告推荐算法 总被引:3,自引:0,他引:3
上下文广告与用户兴趣及网页内容相匹配,可增强用户体验并提高广告点击率.而广告收益与广告点击率直接相关,准确预测广告点击率是提高上下文广告收益的关键.目前,上下文广告推荐面临如下问题:(1) 网页数量及用户数量规模很大;(2) 历史广告点击数据十分稀疏,导致点击率预测准确率低.针对上述问题,提出一种基于联合概率矩阵分解的因子模型AdRec,它结合用户、广告和网页三者信息进行广告推荐,以解决数据稀疏时点击率预测准确率低的问题.算法复杂度随着观测数据数量的增加呈线性增长,因此可应用于大规模数据. 相似文献
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随着社会的发展,面料再造在服装设计中的地位日益突出。如何做好面料再造成为服装界的热点问题。面料再造若能重点把握好与服装整体风格和服装功能性之间的关系便能更好的完成面料再造的设计、制作与应用。 相似文献
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