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基于模型融合的广告推荐算法的研究与实现
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基于模型融合的广告推荐算法的研究与实现
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-11页
第1章 绪论
第11-17页
1.1 本文研究的目的及意义
第11-12页
1.2 国内外研究现状及发展趋势
第12-15页
1.3 本文主要研究内容
第15页
1.4 本文组织结构
第15-16页
1.5 本章小结
第16-17页
第2章 推荐系统及点击率预估的相关理论研究
第17-30页
2.1 推荐系统
第17-23页
2.1.1 推荐系统的形式化描述
第17-18页
2.1.2 常用推荐算法分析
第18-23页
2.1.3 常用评测方法
第23页
2.2 在线广告推荐概述
第23-29页
2.2.1 计算广告
第25-26页
2.2.2 点击率(CTR)预估的意义及框架
第26-28页
2.2.3 点击率预估评价指标
第28-29页
2.3 本章小结
第29-30页
第3章 基于模型融合的在线广告推荐框架
第30-49页
3.1 基于梯度增强决策树模型(GBDT)的在线广告推荐
第30-34页
3.1.1 梯度增强决策树理论
第30-31页
3.1.2 基于梯度增强决策树的回归模型
第31-33页
3.1.3 基于梯度增强决策树的广告推荐模型
第33-34页
3.2 基于支持向量回归模型(SVR)的在线广告推荐
第34-43页
3.2.1 支持向量回归理论
第34-37页
3.2.2 参数优化
第37-42页
3.2.3 基于支持向量回归的广告推荐模型
第42-43页
3.3 基于(GBDT+SVR)模型融合的在线广告推荐
第43-49页
3.3.1 融合意义与思路
第43-46页
3.3.2 融合方案
第46-49页
第4章 实验及结果分析
第49-67页
4.1 实验条件
第49-54页
4.1.1 实验数据集及数据预处理
第49-51页
4.1.2 基本特征提取
第51-52页
4.1.3 实验的评测指标
第52-53页
4.1.4 实验环境说明
第53-54页
4.2 实验设计与点击率预测
第54-64页
4.2.1 常用推荐算法实验
第54-57页
4.2.2 常用点击率预估算法(GBDT、SVR)的实验结果
第57-61页
4.2.3 基于模型融合(GBDT+SVR)的广告推荐算法实验
第61-64页
4.3 实验结果评估总结
第64-66页
4.4 本章小结
第66-67页
第5章 总结与展望
第67-69页
5.1 研究成果和主要结论
第67页
5.2 进一步的研究与展望
第67-69页
参考文献
第69-71页
致谢
第71页
本篇论文共
71
页,
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。
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