文档详情

基于改进DeepFM模型的广告点击率精准预测研究.docx

发布：2025-03-29约4.18万字共32页下载文档

文本预览下载声明

基于改进DeepFM模型的广告点击率精准预测研究

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1广告点击率预测的重要性

随着互联网技术的飞速发展，网络广告已成为企业推广产品和服务的重要手段。在这个数字化的时代，广告的展示形式和传播渠道日益多样化，从传统的网页横幅广告到社交媒体广告、视频广告，再到移动应用内广告，广告无处不在。在众多的广告投放中，广告点击率（Click-ThroughRate，CTR）作为衡量广告效果的关键指标，其重要性不言而喻。

对于广告主而言，准确的点击率预测能够帮助他们更科学地规划广告预算。如果能够提前知晓某个广告的点击率，广告主就可以将资金投入到那些预期点击率较高的广告

显示全部

相似文档

基于深度残差网络的DeepFM点击率预测模型.pptx 基于深度残差网络的DeepFM点击率预测模型汇报人：2024-01-20 目录CONTENTS引言深度残差网络原理及应用DeepFM模型原理及优势分析基于深度残差网络的DeepFM模型构建实验设计与结果分析总结与展望 01引言 01点击率预测是推荐系统、广告系统等领域的核心任务，对于提高用户体验和商业价值具有重要意义。02随着深度学习技术的发展，基于神经网络的点击率预测模型逐渐成为研究热点，其中DeepFM模型是一种经典的深度学习点击率预测模型。03然而，传统的DeepFM模型在处理复杂特征交互和深层次特征提取方面存在局限性，因此本文提出基于深度残差网络的DeepFM点击率预测模型，旨在提高模
2024-06-14 约3.48千字 26页立即下载
《基于DeepAFM模型的点击率预测研究》16000字.docx PAGE2 基于DeepAFM模型的点击率预测研究摘要 点击率预测是根据已有数据预测用户点击某个商品或广告的概率，它是互联网公司在广告变现和商品推荐领域中使用的重要方法。由于其巨大的潜在商业价值，很多研究机构和企业都对点击率预测问题做了大量的研究与探索，并取得丰硕的成果。目前，点击率预测往往会遇到数据特征离散、维度大且稀疏的难题。如何更有效地利用给定特征提取用户和商品的信息成为人们研究的重点。实践表明，不同的特征会对结果产生不同程度的影响，需要区别对待。因此，本文着重探讨不同特征组合对点击率预测结果产生的不同影响力，基于注意力机制对点击率预测问题进行研究，提出新的组合模型DeepA
2025-06-11 约2.33万字 53页立即下载
基于机器学习的广告点击率预测模型离线评估系统的设计与实现.docx 基于机器学习的广告点击率预测模型离线评估系统的设计与实现一、引言 1.1研究背景与意义在数字化时代，网络广告已成为企业推广产品和服务的关键手段。广告点击率作为衡量广告效果的核心指标，直接影响着广告投放的效益。准确预测广告点击率，能够帮助广告主更精准地定位目标受众，优化广告投放策略，从而提升广告的转化率和投资回报率。例如，电商平台通过精准预测用户对商品广告的点击率，将用户可能感兴趣的商品广告推送给他们，不仅能提高广告的效果，还能增强用户的购物体验。 广告点击率预测（pCTR,PredictClick-ThroughRate）是广告算法的核心技术，旨在预测特定用户在特定广告位对特定广告
2025-03-04 约2.98万字 24页立即下载
基于点击率预测的在线广告实时竞价模型优化与实践探索.docx 基于点击率预测的在线广告实时竞价模型优化与实践探索一、引言 1.1研究背景与意义在数字化时代，在线广告已成为企业推广产品和服务、获取用户的重要手段。随着互联网技术的飞速发展和用户数量的持续增长，在线广告市场规模不断扩大。据相关数据显示，2023年中国互联网广告行业市场规模约为5732亿元，同比增长12.66%，显示出市场的恢复性和增长潜力。在线广告形式多样，包括搜索广告、展示广告、社交媒体广告等，为广告主提供了丰富的选择。实时竞价（Real-TimeBidding，RTB）作为在线广告的核心交易模式之一，正逐渐改变着广告行业的格局。RTB允许广告主在广告展示前的极短时间内（
2025-03-24 约3.74万字 29页立即下载
付费搜索中基于广告关系的点击率预测的中期报告.docx 付费搜索中基于广告关系的点击率预测的中期报告本次中期报告主要围绕基于广告关系的点击率预测展开。通过分析实验情况，我们主要做出以下几点发现和结论。首先，在数据特征的选择上，我们发现一些特征对于点击率的预测十分重要，包括广告文本、出价等。同时，我们也使用了一些衍生特征，比如CTR（点击率）、用户历史点击情况等，这些特征的引入显著提高了预测模型的准确性。但是，我们还需要进一步研究如何选择更有效的特征来进一步提高模型的预测能力。其次，在模型的选择上，我们试验了多种机器学习算法，并在实验中比较了它们的性能。在目前的实验中，相比于其它算法，GBDT和深度神经网络（DNN）表现更加优异。但是，我们也发
2023-09-19 约小于1千字 1页立即下载
基于深度学习的广告点击率预测论文.docx 基于深度学习的广告点击率预测论文摘要：随着互联网技术的飞速发展，广告行业在电子商务和在线营销中扮演着越来越重要的角色。广告点击率（Click-ThroughRate,CTR）作为衡量广告效果的关键指标，对广告投放策略和收益有着直接影响。深度学习作为一种先进的机器学习技术，在处理复杂非线性问题上表现出色。本文旨在探讨如何利用深度学习技术进行广告点击率预测，以提高广告投放的精准度和效率。关键词：深度学习；广告点击率；预测模型；机器学习；广告投放一、引言（一）广告点击率预测的重要性 1.内容xx 1.1提高广告投放效率：通过对广告点击率的预测，广告主可以更加精准地投放广告，减少无效
2025-04-08 约6.18千字 14页立即下载
利用精准定向提升广告点击率.pptx 利用精准定向提升广告点击率;精准定向广告概述精准定向广告的原理与技术精准定向广告的实践与应用精准定向广告的效果评估与优化精准定向广告的未来展望与挑战;精准定向广告概述;;;;精准定向广告的原理与技术;;基础信息：年龄、性别、地理位置、职业等。-兴趣爱好：音乐、电影、运动、旅游等。-消费习惯：购物偏好、品牌忠诚度、购买力等。-社交网络：关注的人、参与的社群、互动情况等。;;;精准定向广告的实践与应用;;;;精准定向广告的效果评估与优化;;;;总结词;精准定向广告的未来展望与挑战;;;数据匿名化处理;感谢观看
2024-10-05 约小于1千字 25页立即下载
基于联邦因子分解机的广告点击率预估研究.pdf 基于联邦因子分解机的广告点击率预估研究摘要 点击率预估（Click-ThroughRate,CTR）是广告系统的核心任务之一，旨在预测用户点击某个广告的概率，预测的准确性直接关系到广告的投放效果。传统 的点击率预估模型通常需要在中心服务器上进行训练，这样做可能会引发隐私和安全问题。联邦学习是一种分布式机器学习方法，它避免了将用户数据集中传输到中央服务器，每个参与方的数据不离开本地进行训练，从而提高了数据隐私和安全性。因子分解机（FactorizationMachine,FM）是一种在广告点击率预估等多个领域中非常有用的机器学习模型。当因子分解机与联邦学习相结合，形成联邦因子分解机
2025-06-08 约17.94万字 111页立即下载
个性化广告点击率预测的研究和实现的开题报告.docx 个性化广告点击率预测的研究和实现的开题报告一、研究背景及意义：在互联网广告推广时代，用户点击率已成为判断广告效果的重要指标。针对不同用户群体，广告主需要制定相应的广告主题和广告内容，从而提高广告投放的效率和成效。因此，对于个性化广告点击率的预测以及优化，是当前广告行业和数据挖掘领域的研究热点。通过对用户行为、兴趣和偏好等数据进行挖掘，能够有效提高广告推广的效果，同时也能够为用户提供更加符合个性化需求的广告服务。在目前的实际应用中，广告商往往使用基于机器学习的方法，从已有的广告点击数据中得出规律并建立模型，对未来的广告点击率进行预测。这种方法可以极大的提高广告展现效率和广告主的回报率。除此
2024-07-11 约小于1千字 2页立即下载
基于深度概率网络的点击率预测研究.pdf ······································································1 1.1··························································1 1.2····························································3 1.3····························································5 ···································
2025-03-02 约10.12万字 71页立即下载
基于时序用户行为建模的点击率预测研究.pdf 摘要 点击率预测是建立在某种场景或特定上下文环境中，搭建模型去预测用户对一个特定物品、广告或推荐内容是否进行点击的概率，不同的用户信息、历史行为、环境因素都会影响用户点击的概率。点击率的提升不仅可以给用户的体验感带来显著提升，更对电商平台、互联网广告商等带来行业成本的缩减以及经济效益的巨大提升，因此探索提高点击率预测准确率的方法，已经成为互联网及相关行业日益关注的重要研究领域。本文聚焦基于时序用户行为建模的点击率预测研究，尽管已有的一些深度学习方法在基于时序用户行为方面取得了不错的效果，然而仍有一些不足：（1）用户背后的隐藏信息挖掘不够充分：对重要的时间信息关注不足，忽略了用户
2025-05-06 约7.29万字 59页立即下载
移动广告点击率预测方法：多维度分析与精准策略构建.docx 移动广告点击率预测方法：多维度分析与精准策略构建一、引言 1.1研究背景在当今数字化时代，互联网的普及和移动设备的广泛应用深刻改变了人们的生活和消费方式，也为广告行业带来了巨大变革。移动广告作为互联网广告的重要分支，凭借其精准触达、实时互动、形式多样等优势，在数字营销领域占据了举足轻重的地位。随着移动互联网的迅猛发展，用户在移动端的使用时间不断增长，行为数据也呈指数级增长。这为移动广告的投放提供了丰富的数据基础，使得广告主能够更加精准地定位目标受众，提高广告的投放效果。据eMarketer数据显示，全球移动广告市场规模持续攀升，在整体广告市场中的份额逐年增加，已成为推动广告行业增长
2025-05-09 约4.49万字 50页立即下载
《基于注意力网络的点击率预测模型DeepAFM模型分析》4800字.doc PAGE 3- 基于注意力网络的点击率预测模型DeepAFM模型分析目录 TOC\o1-3\h\u20720基于注意力网络的点击率预测模型DeepAFM模型分析 1 72541.1设计背景 2 187091.2注意力机制 2 200211.3点击率预测框架改进 3 133521.3.1输入模块 3 71761.3.2特征交叉模块 4 271841.3.3注意力模块 5 137111.3.4嵌入模块 7 72601.3.5深度神经网络模块 8 35631.3.6输出模块 9 13541.4算法比较 10 166991.4.1数据集 10 216821.4.2评价指标 10 317741.4.3
2025-06-07 约6.91千字 18页立即下载
一种基于动态深度注意力模型的点击率预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113010774 B (45)授权公告日 2023.04.07 (21)申请号 202110206020.4 CN 110443353 A,2019.11.12 (22)申请日 2
2023-06-08 约1.94万字 16页立即下载
基于不同特征交互注意力机制的点击率预测算法：模型构建与效能优化.docx 基于不同特征交互注意力机制的点击率预测算法：模型构建与效能优化一、引言 1.1研究背景与意义在数字化时代，互联网技术的飞速发展深刻改变了人们的生活和消费方式。随着信息的爆炸式增长，如何在海量的信息中精准地满足用户需求，成为了各大互联网平台面临的重要挑战。点击率预测作为解决这一问题的关键技术，在广告、推荐系统等领域发挥着举足轻重的作用。在广告领域，广告主希望通过投放广告吸引潜在客户，提高产品或服务的销售量。而广告平台则需要根据用户的兴趣和行为，将合适的广告展示给用户，以提高广告的点击率和转化率。点击率预测可以帮助广告平台准确预估用户对广告的点击概率，从而实现广告的精准投放，提高广告主的投
2025-04-24 约3.21万字 36页立即下载