| 结合广告相似性网络的搜索广告推荐 |
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| 引用本文： | 朱志北,李斌,刘学军,胡平.结合广告相似性网络的搜索广告推荐[J].电子技术应用,2015,41(3):116-119. |
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| 作者姓名： | 朱志北 李斌 刘学军 胡平 |
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| 作者单位： | 南京工业大学电子与信息工程学院,江苏南京,211816 |
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| 基金项目： | 国家公益性科研专项，连云港科技支撑计划项目 |
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| 摘 要： | 目前已有的基于协同过滤的搜索广告推荐方法中,基于邻域的协同过滤方法存在着无法处理稀疏数据的问题,而基于矩阵分解的方法虽然能够推断出缺失的数据,但是却缺少邻居的协作。提出了一种搜索广告推荐算法,即ASN-MF,该算法通过建立广告相似性网络得到广告的相似性关系,并将其加入到矩阵分解的损失函数中,使得分解后的广告特征矩阵能够带有相似邻居的性质。实验基于KDD Cup 2012-Track2的真实数据集,证明了算法的可行性与有效性。
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| 关 键 词： | 计算广告 点击率 协同过滤 矩阵分解 |
Incorporating ad similarity network for sponsored search ad recommendation |
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| Zhu Zhibei,Li Bin,Liu Xuejun,Hu Ping.Incorporating ad similarity network for sponsored search ad recommendation[J].Application of Electronic Technique,2015,41(3):116-119. |
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| Authors: | Zhu Zhibei Li Bin Liu Xuejun Hu Ping |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | computational advertising click-through rate collaborative filtering matrix factorization |
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