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消除无差别假设的互联网广告效果评价研究

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消除无差别假设的互联网广告效果评价研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-10页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 传统的互联网广告效果第12-13页
        1.2.2 基于深度学习的互联网广告效果第13-14页
        1.2.3 静态与动态的互联网广告效果第14-15页
    1.3 本文研究工作及论文结构第15-19页
        1.3.1 论文结构第15-17页
        1.3.2 论文结构第17-19页
第二章 基于印象空间的互联网广告效果评价标准第19-23页
    2.1 引言第19页
    2.2 印象空间指标第19-21页
        2.2.1 研究内容第20页
        2.2.2 论文结构第20-21页
    2.3 指标有效性验证第21-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 多源实验数据采集第23-29页
    3.1 引言第23页
    3.2 多源用户数据第23-26页
        3.2.1 情绪数据第24-25页
        3.2.2 意识数据第25-26页
    3.3 用户行为数据第26页
    3.4 页面布局数据第26-27页
    3.5 统计特征展示第27-28页
    3.6 本章小结第28-29页
第四章 消除用户无差别假设第29-35页
    4.1 引言第29页
    4.2 多源用户属性集成第29-31页
        4.2.1 基于隶属度的用户属性量化第29-30页
        4.2.2 基于概率密度函数的用户属性集成第30-31页
        4.2.3 其他统计学中的概率密度函数第31页
    4.3 基于属性集成的用户类型划分第31-34页
        4.3.1 基于单一属性划分第31-32页
        4.3.2 基于集成属性划分第32-33页
        4.3.3 用户类型划分过程第33-34页
    4.4 本章小结第34-35页
第五章 消除页面无差别假设第35-43页
    5.1 引言第35页
    5.2 页面布局特点第35-36页
    5.3 基于注视时效的页面兴趣区域第36-38页
        5.3.1 注视时效定义第36-37页
        5.3.2 兴趣区域划分第37-38页
    5.4 用户行为差别分析第38-41页
        5.4.1 点击行为差别第38-39页
        5.4.2 浏览行为差别第39-41页
    5.5 本章小结第41-43页
第六章 基于多模态特征和时序特征的互联网广告效果评价第43-55页
    6.1 引言第43页
    6.2 基于多模态特征和时序特征的级联模型第43-50页
        6.2.1 序列特征处理模块第44-47页
        6.2.2 GBDT模块第47-48页
        6.2.3 FM模块第48-50页
        6.2.4 FFM模块第50页
    6.3 实验结果分析第50-54页
        6.3.1 基线模型第50页
        6.3.2 模型指标选择第50-51页
        6.3.3 模型复杂度第51页
        6.3.4 损失函数第51页
        6.3.5 实验结果第51-54页
    6.4 本章小结第54-55页
第七章 总结与展望第55-57页
    7.1 总结第55-56页
    7.2 展望第56-57页
参考文献第57-61页
攻读硕士学位期间取得的科研成果第61-63页
致谢第63页

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