【摘 要】
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现存的广告点击率预估模型提取的特征维数较多,数据量较大,使得传统平台在应用时压力大,反应时间较长。针对这一问题,提出梯度提升决策树与因子分解机相结合的广告点击率预估
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现存的广告点击率预估模型提取的特征维数较多,数据量较大,使得传统平台在应用时压力大,反应时间较长。针对这一问题,提出梯度提升决策树与因子分解机相结合的广告点击率预估模型,将基础特征库里的连续特征离散化,利用梯度提升决策树对输入特征进行非线性转化,利用Hadoop大数据平台进行分布式训练,高效快速地提取出高层特征,利用因子分解机融合模型解决不均衡分类问题,利用AUC指标对模型进行评估,与常用广告点击率预估模型进行对比。实验结果表明,大数据平台以及并行化的应用使特征提取更加高效,模型解决了分类不均问题,具有更
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