【摘 要】
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随着移动互联网和云计算技术的迅猛发展,人们通过移动互联网对各种信息进行浏览的背后蕴含着巨大的商业价值,其中广告点击率预测在广告商业变现中占有十分重要的地位。广告投放取得的巨大成功的背后主要因素之一是点击率（Click Through Rate,CTR）预测技术,作为广告推荐系统和在线广告等商业应用的关键问题,点击率预测在整个移动互联网中发挥着重要的作用。特征选择是一种常用的降维方法,基于演化算法的
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随着移动互联网和云计算技术的迅猛发展,人们通过移动互联网对各种信息进行浏览的背后蕴含着巨大的商业价值,其中广告点击率预测在广告商业变现中占有十分重要的地位。广告投放取得的巨大成功的背后主要因素之一是点击率（Click Through Rate,CTR）预测技术,作为广告推荐系统和在线广告等商业应用的关键问题,点击率预测在整个移动互联网中发挥着重要的作用。特征选择是一种常用的降维方法,基于演化算法的特征选择方法在求解高维问题领域有着广泛的应用。点击率预测问题中的特征数据通常具有高维度、稀疏等特点,在一定程度上影响了点击概率的计算准确性。本文从数据预处理入手,针对离散数据的特征选择问题采用基于演化算法的特征选择方法（GACFS）进行特征选取。该方法采用分类器中的分类准确率作为目标函数,利用遗传算法对特征组合空间进行搜索,在选择算子中引入精英选择策略,从而确保在每一代的最优个体都能保留到下一代。为了验证GACFS方法的性能,选择了两种UCI数据集进行了比较实验,研究结果显示该方法与其他两种对比算法相比,有更出色的表现。在利用GACFS方法实现数据降维的基础上,针对点击率预测模型中难以有效地进行特征挖掘的问题,本文提出一种基于特征选择和改进的SENet的点击率预测模型（FSISC）。FSISC模型首先在特征选择层筛选出一个较好的特征子集;然后在嵌入层对特征子集进行嵌入表示;之后,在ISE模块中引入批归一化对SENet进行改进,使其快速地学到已分配好权重的新特征,同时在IDCN模块将交叉网络和神经网络串行结合实现任意高阶的特征组合。根据对比的结果表明,该模型具有很好的稳定性和预测准确率。
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