基于异质集成学习的APP广告转化率预估算法研究

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随着社会技术发展和广告商对广告效果的要求逐渐提升,发展出了按广告转化计费的方式,如何根据用户转化率匹配广告为广告商提供最大的收益,在近几年受到大量关注。广告转化率预估存在数据高维、数据稀疏等难点,这是当前广告转化率预估的预估效果不甚理想的原因。本文将异质集成学习应用于APP广告转化率的预估,探究在实际互联网行业环境下,数据高维和数据稀疏情况下,如何更有效地将特征工程和集成模型研究应用于转化率预估。研究内容从两个方面入手:一方面是特征工程。分析了APP广告的实际业务特点,基于提升模型准确性,特别是模型时效性,通过特征提取和特征选择等特征工程方法构建了特征组。另一方面是模型算法。基于Stacking、Blending和模型融合集成学习方法进行了集成模型设计。从模型准确性和时效性两个方面着眼,采用logloss、AUC和运行时间3个评价指标评估模型的预估效果。研究结果如下:与原数据集相比,本文的特征工程方法对提升模型时效性具有显著效果,并对模型准确率有小幅提升。最终构建了LR+Light GBM、GBDT+Light GBM、XGBoost+FM和[LR+Light GBM]+[XGBoost+FM]4个模型。构造的集成模型显著提高了转化率预估的泛化能力和准确性,而时效性则相应有所下降。基于时效性这一重要评价指标,并未选择准确性最高的模型,结合互联网行业实际情况,找出了最佳的集成模型。本文通过以上研究,从更贴合互联网行业实际情况的角度着手,为APP广告转化率预估提供了一种较为实际的方法,具有一定的创新意义。
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