【摘 要】
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传统单一模型对广告点击率(CTR)的预测效果较片面,且广告日志数据存在稀疏性问题。为此,将高斯混合模型(GMM)与因子分解机(FM)相结合,建立一种广告点击率预测模型GMM-FMs。对
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,桂林电子科技大学商学院
【基金项目】
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国家自然科学基金“对等网络辅助的HTTP自适应流媒体视频点播云平台内容分发关键技术研究”(61762029);广西自然科学基金面上项目(2016GXNSFAA380011)
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传统单一模型对广告点击率(CTR)的预测效果较片面,且广告日志数据存在稀疏性问题。为此,将高斯混合模型(GMM)与因子分解机(FM)相结合,建立一种广告点击率预测模型GMM-FMs。对原始数据集进行高斯聚类,在聚类后得到的数据子集上分别建立CTR预测模型,将多个预测模型的结果进行有效加权得到最终结果。实验结果表明,相比传统逻辑回归与FM模型,该模型在训练集与测试集比例不同时均能取得较高的AUC值。
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