【摘 要】
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[目的]利用机器学习算法对APP广告转化率进行有效预测,提高广告投放效果,更好地开展营销活动。[方法]针对APP广告特性,综合应用梯度提升决策树、随机森林、LightGBM、XGBoost
【机 构】
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武汉大学信息管理学院 武汉430072;
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[目的]利用机器学习算法对APP广告转化率进行有效预测,提高广告投放效果,更好地开展营销活动。[方法]针对APP广告特性,综合应用梯度提升决策树、随机森林、LightGBM、XGBoost、场感知因子分解机模型、Vowpal Wabbit等机器学习算法构建APP广告转化率预测模型——RF+LXFV,使用腾讯APP广告数据对模型的有效性与精确性进行检验。[结果]通过对比预测结果,在Log-Loss(0.105)和AUC(0.786)两个指标上的表现,发现基于RF+LXFV模型的APP广告转化率预测结果比基于单一机器学习算法的预测结果精确度更高。[局限]未充分考虑广告转化延迟对转化率预测的影响。[结论]RF+LXFV模型是预测APP广告转化率的一种有效方法。
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