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，我们也发现这些算法在某些数据集上表现良好，而在另一些数据集上则会存在预测偏差，因此我们需要进一步开展实验来研究如何提高模型的预测能力和泛化能力。 最后，在实验结果方面，我们的模型取得了一定的成果。在一个测试集合上，我们的模型的精度明显优于传统的人工规则方法，同时我们也发现了一些异常情况。这些异常情况可能是由于数据集过于局限所导致，我们将进一步开展实验来验证这些结果。 结论：总体而言，我们的实验提出了一个基于广告关系的点击率预测的模型，该模型在多种数据集上取得了一定的成果。但是，受到数据局限的因素影响，我们需要进一步研究来提高模型的预测准确性和能力。