基于卷积-LSTM网络的广告点击率预测模型研究

点击率预测是计算广告学的核心算法之一。传统浅层模型没有充分考虑到数据之间存在的非线性关系，且使用人工特征提取方法费时费力。针对这些问题，提出了基于卷积（Convolutional Neural Networks）-LSTM（Long Short Term Memory）混合神经网络的广告点击率预测模型。该模型使用卷积神经网络提取高影响力特征，并通过LSTM神经网络的时序性进行预测分类。实验结果证明：与浅层模型或单一结构的神经网络模型相比，基于卷积-LSTM的混合神经网络模型能有效提高广告点击事件的预测准确率。     

基于FTRL优化算法的广告点击率预测模型研究

当前在线广告的业务场景下，线性模型没有充分考虑到数据高维、稀疏性、非线性等特点。针对这些问题，引入了基于梯度提升决策树算法的特征提取方法，提出了基于FTRL（Follow-The-Regularized-Leader）优化算法的因子分解机模型。FTRL优化算法能有效地学习到特征之间存在的非线性关系，使不同参数可以自适应不同学习率，并加入了混合正则项。实验结果证明基于FTRL优化算法的因子分解机模型能有效提高广告点击事件的预测准确率。