【摘 要】
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针对广告点击率预测中单一逻辑回归（LR）点击率预测模型未考虑特征值的差异对预测结果造成的影响,提出基于K均值的三阶段集成在线广告点击率预测模型。根据特征值的差异,用K均值
【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(61762029);广西自然科学基金(2016GXNSFAA380011)
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针对广告点击率预测中单一逻辑回归（LR）点击率预测模型未考虑特征值的差异对预测结果造成的影响,提出基于K均值的三阶段集成在线广告点击率预测模型。根据特征值的差异,用K均值算法对广告分类,得到K个数据子集,在每个数据子集上训练一个点击率预测模型,用这些模型共同对点击率进行预测,并通过梯度提升决策树（GBDT）挖掘特征之间的非线性关系来解决LR预测能力受限的问题。实验结果表明,基于K均值的三阶段集成在线广告点击率预测模型在评价指标上比GBDT＋LR、LR方法分别提升了2%、6%。
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