基于大数据分析的广告点击率预估方法研究



基于大数据分析的广告点击率预估方法研究

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基于大数据分析的广告点击率预估方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究背景与意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.3 论文的主要工作	第14-15页
1.4 论文的组织结构	第15-16页
第二章相关理论和技术	第16-26页
2.1 开源大数据组件	第16-19页
2.1.1 Hadoop	第16-18页
2.1.1.1 HDFS	第16-17页
2.1.1.2 MapReduce	第17-18页
2.1.2 Spark	第18-19页
2.1.2.1 Spark SQL	第19页
2.1.2.2 MLlib	第19页
2.2 逻辑回归模型	第19-21页
2.3 Adaboost	第21-23页
2.4 Gradient Boosting Decision Tree	第23-25页
2.5 本章小结	第25-26页
第三章数据分析和特征表达	第26-51页
3.1 研究目标	第26页
3.2 数据的预处理	第26-34页
3.2.1 数据情况	第26-28页
3.2.2 数据清洗	第28页
3.2.3 异常用户检测	第28-33页
3.2.3.1 幂律分布	第28-29页
3.2.3.2 异常用户检测	第29-32页
3.2.3.3 效果验证	第32-33页
3.2.4 后续处理	第33-34页
3.3 特征的分析与构建	第34-42页
3.3.1 用户特征	第34-36页
3.3.2 广告特征	第36-38页
3.3.3 上下文特征	第38-40页
3.3.4 统计特征	第40-42页
3.4 特征的表达	第42-44页
3.4.1 类别特征	第42-44页
3.4.2 统计特征	第44页
3.4.3 特征向量的构建	第44页
3.5 实验设计与分析	第44-50页
3.5.1 实验目标	第44-45页
3.5.2 实验数据集	第45页
3.5.3 实验设计与结果分析	第45-50页
3.5.3.1 实验评价标准	第45-46页
3.5.3.2 异常用户检测对效果的影响	第46-48页
3.5.3.3 类别特征和统计特征对效果的影响	第48-50页
3.6 本章小结	第50-51页
第四章广告点击率预估算法	第51-68页
4.1 问题描述	第51-52页
4.2 单模型广告点击率预估算法	第52-53页
4.3 混合模型广告点击率预估算法	第53-57页
4.4 实验与结果分析	第57-67页
4.4.1 实验目标	第57页
4.4.2 实验数据集	第57页
4.4.3 评价标准	第57页
4.4.4 单模型广告点击率预估实验	第57-60页
4.4.5 混合模型广告点击预估实验	第60-67页
4.5 本章小结	第67-68页
第五章大数据分析平台	第68-77页
5.1 系统设计的目标	第68-69页
5.2 大数据分析平台系统架构	第69-70页
5.2.1 硬件平台	第69页
5.2.2 软件平台	第69-70页
5.3 大数据分析平台系统各模块设计与实现	第70-76页
5.3.1 数据清洗模块	第71-72页
5.3.2 异常用户检测模块	第72-73页
5.3.3 特征提取模块	第73-74页
5.3.4 模型构建模块	第74页
5.3.5 前端展示模块	第74-76页
5.4 本章小结	第76-77页
结论与展望	第77-78页
参考文献	第78-83页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第83-84页
致谢	第84-85页
附表	第85页

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