点击率预测相关论文
广告点击率预测是推荐系统领域一项较为成功的应用,提高广告点击率的准确率不仅可以让用户的体验更好,也会给广告平台和广告主更多......
点击率预测,对于许多应用程序,包括搜索引擎、个性化推荐和在线广告,都是至关重要的,有助于提升用户的留存,增加平台收入。对广告......
点击率预估作为广告投放领域的核心问题,近年来不断受到学者的关注。然而,当前广告点击率预估问题仍然存在以下难点:第一、数据量......
广告收益作为互联网公司的主要收入来源,为用户推送其喜欢的广告不仅可以提高广告商的收益,还可以为用户带来良好的广告体验,增加......
随着互联网与智能移动设备的普及,各类应用平台的层出不穷引发了数据规模的爆炸式增长,在海量的产品中实现精准投放成为互联网平台......
作为推荐系统、在线广告等领域的核心研究方向,点击率预测受到了学术界和工业界的广泛关注。近年来,随着深度学习技术的火热,许多......
随着互联网的高速发展,网络广告市场规模迅速扩大,展示广告成为了最受青睐的宣传手段。精准的广告推荐是互联网平台收益的保障,而......
点击率预测一直是在线广告和产品推荐领域中非常受欢迎的问题,点击率的小幅增长可以带来可观的利润回报。近年来,由于机器学习和人......
近年来,互联网的飞速发展导致网络信息量的指数级增长,在浩瀚的信息流中搜寻信息一直是让用户头疼的问题,直到智能推荐系统的出现......
点击率预测作为推荐系统和在线广告的关键环节,在学术界和工业界均受到了极大的关注。论文首先对几种典型的点击率预测模型进行研......
推荐系统是数据挖掘领域的研究热点之一。如何从大规模的高维稀疏用户行为数据中挖掘有效的行为关系,并为用户快速产生准确的个性......
随着互联网科学技术的飞速发展,投放互联网广告已在全球范围内形成趋势。搜索广告作为搜索引擎的主要收入来源,成为了近年来在线广......
在计算广告中,预测用户是否会点击某个广告是一类非常重要的机器学习问题。提高广告点击率预测的准确率,对用户进行个性化推荐,一......
用户兴趣爱好建模是推荐系统中的研究热点,它要求从用户的购买记录中准确识别用户的兴趣爱好并精确提取相关兴趣特征。用户兴趣爱......
近年来,信息爆炸问题越来越严重。个性化推荐系统则是架在用户和信息之间的一座“桥梁”,对于目的不明确的用户,通过挖掘其隐藏的......
点击率(Click-through Rate,CTR)预测是对日志数据进行分析,从中提取影响用户点击结果的有效特征组合,进而对广告产品的点击率进行......
随着程序化购买的模式日渐清晰与需求日益增大,需求方平台（DSP Demand-Side-Platform）发展非常迅速,近年来市场规模每年已达数百亿元......
随着移动互联和云计算的进步,在线广告和新闻等大量涌现,导致用户难以直接从大量、复杂且高维的数据中筛选出目标信息。为解决该问......
随着互联网大数据的爆炸式增长和计算机技术的升级给广告行业带来了巨大的改变。突出变化发生在广告传播载体上,传统的广告以纸质......
个性化服务是互联网应用的重要研究方向,用户行为预测构成了个性化服务的基础。用户行为预测在互联网应用中发挥出越来越重要的作......
点击率预测用于计算一条广告被用户点击的概率,是广告推荐技术最重要的环节之一.论文研究了点击率预测领域的发展历程以及趋势,基......
针对经典的点击预测模型无法捕捉用户动态兴趣和分析特征低阶高阶交互困难的问题,提出一种基于用户动态兴趣的视频点击预测模型。......
点击率预测模型是主流推荐系统中十分重要的部分.根据点击率预测的打分来调整商品的展示策略,对提高业务的转化率、改进用户体验等......
在线广告领域中一直存在点击率预测这一热点问题,点击率预测在为用户提供更好的广告体验的同时可以提高广告主的收益。虽然已有学......
随着互联网的快速发展和普及,传统的广告行业与互联网进行结合,使得在线投放广告成为可能。实时竞价系统,作为现有互联网广告投放......
随着互联网信息的爆炸增长,互联网平台越来越依赖推荐系统对用户进行商品推荐。推荐系统可以帮助平台从海量信息中筛选出合适的内......
点击率预测技术在视频推荐系统中具有重要的作用.视频推荐系统可以根据点击率预测的结果调整投放顺序,从而提高用户的真实点击率.......
随着Web2.0、互联网和电子商务的迅猛发展与广泛应用,互联网广告成为了互联网公司最主要的收入模式。广告点击率是评价广告投放成......
随着互联网技术的快速发展及广泛普及,越来越多的广告活动逐渐从线下转换到线上。目前,互联网广告中的展示广告的一种主要投放渠道......
广告点击率预测是互联网广告投放系统中的核心组件,用户个性化广告推荐的准确度对于提高商业系统回报率有着至关重要的作用。提出......
挑战性学习作为一种新的教育理念正在国内一流高校逐渐兴起。该文针对目前数据挖掘类课程缺乏系统性综合实验的问题,结合挑战性学......
随着在线广告在产业界取得巨大成功,其在学术界特别是数据挖掘和机器学习领域的研究也吸引了大量学者的关注.本论文围绕实时竞价机......
为了进一步提高点击率(Click-through rate,CTR)预测模型学习有效特征组合的能力,该文提出一种基于增强型因子分解向量输入神经网......
为有效提升搜索广告的点击率预测效果,提出一种基于特征降维和深度置信网络的模型(KTDDBN)。针对传统方法还停留在探索广告特征间......
随着程序化广告交易的发展与实时竞价广告的迅速崛起,在线广告市场以数据驱动、算法导向的方式前进。实时竞价交易模式为需求方提......
点击率预测是在线广告中的核心问题之一,其预测结果直接影响着搜索引擎、社交平台等中间平台以及广告商的收益。传统基于PC端广告......
逻辑回归作为点击率预测中经典算法,因其模型简单不易过拟合而得到广泛应用。逻辑回归作为线性模型无法处理特征的非线性关联,深度......
近几年来随着搜索引擎的快速发展与应用,基于搜索引擎的广告已成为最大的网络广告形式,它展现了巨大的发展前景和商业价值。点击率......
随着互联网技术的不断发展,互联网广告作为其发展的产物应运而生。提高广告点击率的预测精度是计算广告领域一项非常重要的任务。......
网络广告是互联网行业的主要经济来源之一,随着机器学习和互联网的发展,海量广告信息的有效利用,极大地增加了网络广告的商业价值......
广告点击率的预测是搜索广告进行投放的基础。目前已有的工作大多数使用线性模型或基于推荐方法的模型解决点击率预测问题,但这些......
随着信息技术的飞速发展,互联网逐渐成为人们接收信息的主要渠道,用户的很多互联网行为比如点击、浏览、购买等信息会被记录下来,......
