【摘 要】
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随着互联网广告的飞速发展,如何预测目标用户对互联网广告的点击率(click-through rate,简称CTR),成为精确广告推荐投放的关键技术,并成为计算广告领域的研究热点和深度神经
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随着互联网广告的飞速发展,如何预测目标用户对互联网广告的点击率(click-through rate,简称CTR),成为精确广告推荐投放的关键技术,并成为计算广告领域的研究热点和深度神经网络的应用热点.为了提高广告点击率预估的精确度,提出了基于深度置信网络的广告点击率预估模型,并通过基于Kaggle数据挖掘平台数据集的1000万条随机数据的实验,研究不同的隐藏层层数和隐含节点数目对预测结果的影响.为了解决深度置信网络在数据规模较大的工业界解决方案中的训练效率问题,通过实验证明:广告点击率预估中,深度置信网
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