基于深度学习的网络广告点击率预测模型研究

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基于深度学习的网络广告点击率预测模型研究

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基于深度学习的网络广告点击率预测模型研究

论文目录
摘要	第1-4页
abstract	第4-5页
第1章绪论	第9-15页
1.1 研究背景与意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-13页
1.3 本文研究内容	第13-14页
1.4 本文组织结构	第14-15页
第2章相关理论介绍	第15-26页
2.1 引言	第15页
2.2 计算广告与广告投放系统	第15-16页
2.3 神经网络与深度学习	第16-20页
2.3.1 神经网络简介	第16-17页
2.3.2 深度学习简介	第17-18页
2.3.3 深度神经网络	第18页
2.3.4 栈式自编码器	第18-20页
2.4 广告点击率预测的基线模型	第20-25页
2.4.1 逻辑回归模型	第20-21页
2.4.2 因子分解机模型	第21-23页
2.4.3 基于字段的因子分解机模型	第23-24页
2.4.4 广度深度模型	第24-25页
2.5 本章小结	第25-26页
第3章数据预处理与特征工程	第26-34页
3.1 引言	第26页
3.2 实验数据集	第26-28页
3.3 数据预处理	第28-30页
3.3.1 数据清洗	第28-29页
3.3.2 特征编码	第29页
3.3.3 行为日志处理	第29-30页
3.4 特征工程	第30-32页
3.4.1 历史点击率特征	第31页
3.4.2 用户行为特征	第31-32页
3.5 特征对预测结果的影响分析	第32-33页
3.6 本章小结	第33-34页
第4章基于深度学习的广告点击率预测模型	第34-46页
4.1 引言	第34页
4.2 广告点击率预测模型的网络结构	第34-41页
4.2.1 FFM模块	第35-37页
4.2.2 SAE模块	第37-40页
4.2.3 特征融合模块	第40-41页
4.3 广告点击率预测模型的网络优化方法	第41-44页
4.4 广告点击率预测模型的训练及微调方法	第44-45页
4.5 本章小结	第45-46页
第5章实验与结果分析	第46-57页
5.1 引言	第46页
5.2 实验环境与工具	第46页
5.3 实验设置	第46-48页
5.4 模型评价指标	第48-50页
5.5 广告点击率预测模型的实验分析	第50-54页
5.5.1 栈式自编码器超参数分析	第50-51页
5.5.2 栈式自编码器微调层数的选择	第51-52页
5.5.3 Dropout对预测效果的影响分析	第52-53页
5.5.4 FFM和 SAE模块的有效性分析	第53-54页
5.6 模型效果对比	第54-55页
5.7 本章小结	第55-57页
第6章总结与展望	第57-59页
6.1 总结	第57-58页
6.2 展望	第58-59页
致谢	第59-60页
参考文献	第60-62页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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