移动广告点击率预测方法的研究与实现



移动广告点击率预测方法的研究与实现

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移动广告点击率预测方法的研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
缩略语表	第11-12页
第一章引言	第12-18页
1.1 研究背景	第12-13页
1.2 研究现状	第13-16页
1.2.1 传统点击率预测模型研究	第14-15页
1.2.2 移动广告点击率预测研究	第15-16页
1.3 研究内容	第16页
1.4 论文组织结构	第16-18页
第二章相关技术	第18-28页
2.1 特征工程	第18-20页
2.1.1 特征处理方法	第18-19页
2.1.2 特征选择方法	第19-20页
2.2 GBDT模型	第20-21页
2.3 神经网络模型	第21-23页
2.3.1 神经元模型简介	第21-22页
2.3.2 神经网络模型类型	第22-23页
2.3.3 神经网络训练方式	第23页
2.4 强化学习	第23-26页
2.4.1 强化学习原理	第24页
2.4.2 强化学习实现	第24-25页
2.4.3 强化学习算法	第25-26页
2.5 本章小结	第26-28页
第三章移动广告特征提取与基于GBDT及FFM的融合模型设计	第28-43页
3.1 移动广告的特点	第28-29页
3.2 移动广告特征分析	第29-31页
3.2.1 移动广告通用型特征分析	第29-30页
3.2.2 基于特征选择的特征分析	第30-31页
3.2.3 移动广告时间型特征提取	第31页
3.3 GBDT与FFM融合模型(FFM++)设计	第31-34页
3.3.1 利用GBDT提取特征	第31-32页
3.3.2 FFM模型分析	第32-33页
3.3.3 FFM++模型实现	第33-34页
3.4 实验结果及分析	第34-41页
3.4.1 实验环境及数据集描述	第34-36页
3.4.2 模型及评价指标介绍	第36-37页
3.4.3 基于特征的实验结果分析	第37-39页
3.4.4 GBDT与FFM模型融合的实验结果分析	第39-41页
3.5 本章小结	第41-43页
第四章基于神经网络及强化学习的预测模型设计	第43-58页
4.1 神经网络模型设计	第43-49页
4.1.1 FNN模型设计	第43-46页
4.1.2 PNN模型的设计	第46-49页
4.2 基于强化学习和神经网络模型融合处理的设计	第49-52页
4.2.1 基于强化学习的神经网络模型(RBP)设计	第50-51页
4.2.2 RBP模型与提升方法对比分析	第51-52页
4.3 实验结果及分析	第52-57页
4.3.1 数据集、模型及实验环境介绍	第52-53页
4.3.2 神经网络模型参数的选择	第53-55页
4.3.3 强化学习部分参数的选择	第55-56页
4.3.4 模型间性能对比分析	第56-57页
4.4 本章小结	第57-58页
第五章总结与展望	第58-60页
5.1 总结	第58页
5.2 展望	第58-60页
参考文献	第60-64页
致谢	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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