| 基于多源融合特征提取的在线广告预测模型 |
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| 引用本文： | 刘冶,刘荻,王砚文,傅自豪,印鉴. 基于多源融合特征提取的在线广告预测模型[J]. 计算机工程, 2019, 45(1): 178-185,191 |
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| 作者姓名： | 刘冶 刘荻 王砚文 傅自豪 印鉴 |
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| 作者单位： | 中山大学数据科学与计算机学院,广州510006;广东省大数据分析与处理重点实验室,广州510006;火烈鸟网络(广州)股份有限公司数据中心,广州510630;中山大学数据科学与计算机学院,广州510006;广东省大数据分析与处理重点实验室,广州510006;火烈鸟网络(广州)股份有限公司数据中心,广州510630;香港理工大学电子计算学系,中国香港999077;广东省大数据分析与处理重点实验室,广州510006;火烈鸟网络(广州)股份有限公司数据中心,广州510630 |
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| 基金项目： | 广东省科技计划;广州市科技计划;广州市天河区科技计划;广州市天河区科技计划;国家重点实验室开放基金;国家重点实验室开放基金 |
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| 摘 要： | 针对智能移动终端应用平台上的广告点击率(CTR)预测问题,在传统PC端Web平台在线广告CTR预测方法的基础上,提出一个新的智能移动终端在线广告投放业务架构。基于此架构,构建基于机器学习的在线广告预测模型,对用户基本信息、广告内容、用户使用环境等多源特征进行融合提取,实现在线广告CTR的精确预测。结合移动APP应用环境的特点,将用户历史行为数据加入预测模型进一步提高CTR预测性能。实验结果表明,该模型具有较高的CTR预测准确率。
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| 关 键 词： | 计算广告 广告点击率 特征选择 机器学习 预测模型 |
Online Advertising Prediction Model Based on Multiple Source Fusion Feature Extraction |
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| LIU Ye,LIU Di,WANG Yanwen,FU Zihao,YIN Jian. Online Advertising Prediction Model Based on Multiple Source Fusion Feature Extraction[J]. Computer Engineering, 2019, 45(1): 178-185,191 |
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| Authors: | LIU Ye LIU Di WANG Yanwen FU Zihao YIN Jian |
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| Affiliation: | (School of Data and Computer Science,Sun Yat-sen University,Guangzhou 510006,China;Guangdong Provincial Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing,Guangzhou 510006,China;Data Center,Flamingo Network Co.,Ltd.,Guangzhou 510630,China;Department of Computing,The Hong Kong Polytechnic University,Hong Kong 999077,China) |
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| Abstract: | LIU Ye;LIU Di;WANG Yanwen;FU Zihao;YIN Jian(School of Data and Computer Science,Sun Yat-sen University,Guangzhou 510006,China;Guangdong Provincial Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing,Guangzhou 510006,China;Data Center,Flamingo Network Co.,Ltd.,Guangzhou 510630,China;Department of Computing,The Hong Kong Polytechnic University,Hong Kong 999077,China) |
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| Keywords: | computational advertising advertising Click Through Rate(CTR) feature selection machine learning prediction model |
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