基于Logistic回归的在线广告并行运算模型

摘要：

在线广告是各大互联网公司的主要盈利模式之一,目的是在满足用户的实时需求时,通过竞价和预测用户点击率等方式实现利润最大化.为实现上述目标,提出一种改进的在线广告并行运算模型.应用Logistic回归模型对用户的点击率进行建模,该模型既包含关于长期历史信息的一次模型和二次模型因子,又包含短期的上下文因子.通过贝叶斯后验分布理论对参数计算进行推导,根据Thompson采样和预先计算2种方法改进模型计算效率.实验结果表明,该模型不仅具有较高的预测准确性,而且提高了算法的收敛速度与运行效率.

关键词：计算广告、响应预测、机器学习、Logistic回归、点击率

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部重点课题基金资助项目JZW590111104;中国教师发展基金会“十二五”规划课题基金资助项目CTF120715

在线出版日期：2015-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：42-45