互聯(lián)網(wǎng)廣告轉(zhuǎn)化率對于搜索引擎服務(wù)供應(yīng)商和廣告商都是一個重要的量化指標,大數(shù)據(jù)平臺下互聯(lián)網(wǎng)廣告轉(zhuǎn)化率預(yù)估的實現(xiàn)具有很強的理論研究價值和實際應(yīng)用價值�；ヂ�(lián)網(wǎng)廣告的轉(zhuǎn)化是一個海量數(shù)據(jù)下的小概率事件,通過對廣告轉(zhuǎn)化率的預(yù)估,既可以提高廣告的投放效果,又將廣告從無用的騷擾信息變成有價值的信息,從而為用戶的工作和生活等方面帶來極大的便利。本文旨在通過對用戶畫像、廣告信息以及上下文信息的建模,將高效的算法和模型應(yīng)用到廣告轉(zhuǎn)化率預(yù)估領(lǐng)域,以提高廣告轉(zhuǎn)化率預(yù)估精度。具體的研究內(nèi)容如下:首先,針對廣告轉(zhuǎn)化日志數(shù)據(jù)和外部特征文件,通過預(yù)處理方法實現(xiàn)廣告轉(zhuǎn)化日志的數(shù)據(jù)清洗。對廣告點擊與轉(zhuǎn)化的主要角色用戶進行數(shù)據(jù)挖掘,提出了用戶的點擊特征的提取方法。包括基礎(chǔ)特征抽取,用戶統(tǒng)計特征提取,平滑轉(zhuǎn)化率提取,以及其他特征提取方法。通過特征工程對特征進行提取、合成、轉(zhuǎn)化等操作逐漸形成并完善預(yù)測所需訓(xùn)練集和測試集。其次,針對廣告轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)特征維度高的特點,實現(xiàn)了一種基于梯度提升樹的廣告轉(zhuǎn)化率預(yù)估方法。該方法對于大量的特征能夠自動進行特征組合,然后使進行有監(jiān)督的訓(xùn)練,通過實現(xiàn)該模型作為我們的研究基礎(chǔ)。為了解決梯度提升樹容易發(fā)生...

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-12012-2018年中國互聯(lián)網(wǎng)廣告產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模及預(yù)測

題背景及研究的目的和意義著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，越來越多的人選擇通過網(wǎng)絡(luò)閱讀世界為人們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠�，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迭代更新極大的改變了人方式。同時，網(wǎng)絡(luò)的變革使得廣告產(chǎn)業(yè)迎來了許多新的平臺，在和智能手機方面發(fā)揮著重要作用應(yīng)用。據(jù)統(tǒng)計，全球互聯(lián)網(wǎng)收入占據(jù)整個互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)收入的70%....

圖1-2計算廣告的主要成分廣告轉(zhuǎn)化率CVR（ConversionRate）

r和q分表代表收入和成本，a、u、c分表表示廣告用戶和上下文信息。即在給定條件下，通過算法優(yōu)化找到一組廣告的最大收益。TiiiiiaraucqauciT1max{(,,)(,,)},...,（1-1）計算廣告參與主體主要有三部分：需求方、供給方和受眾，需求方即有廣告....

圖1-3廣告轉(zhuǎn)化發(fā)展漏斗Kuang-chihLee,BurkayOrten等人[22]

圖1-3廣告轉(zhuǎn)化發(fā)展漏斗rkayOrten等人[22]介紹了廣告轉(zhuǎn)換廣告客戶數(shù)據(jù)層次結(jié)構(gòu)中的過去性分布在不同的選擇層次上對轉(zhuǎn)換事將這些單獨的估計量結(jié)合起來以準uDas等人[23]提出了一個分層模型和聯(lián)合稀疏設(shè)置中推斷任務(wù)關(guān)聯(lián)和子任與變量組和子組相關(guān)的prox-ope....

圖1-4論文結(jié)構(gòu)圖

圖1-4論文結(jié)構(gòu)圖第2章主要詳細介紹和分析廣告轉(zhuǎn)化日志的成分以及數(shù)據(jù)特征，通過對連續(xù)的兩周的廣告日志進行分析并對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。通過對外部數(shù)據(jù)與原始轉(zhuǎn)化日志的整合，并主要通過四種特征工程方法對用戶行為進行提取與融合。對每一步中間數(shù)據(jù)進行測試，最終生成的供后續(xù)使用。第3....

本文編號：3957440