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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

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