大数据平台下的互联网广告点击率预估模型

摘要：

现存的广告点击率预估模型提取的特征维数较多,数据量较大,使得传统平台在应用时压力大,反应时间较长.针对这一问题,提出梯度提升决策树与因子分解机相结合的广告点击率预估模型,将基础特征库里的连续特征离散化,利用梯度提升决策树对输入特征进行非线性转化,利用Hadoop大数据平台进行分布式训练,高效快速地提取出高层特征,利用因子分解机融合模型解决不均衡分类问题,利用AUC指标对模型进行评估,与常用广告点击率预估模型进行对比.实验结果表明,大数据平台以及并行化的应用使特征提取更加高效,模型解决了分类不均问题,具有更好的广告点击率预估效果.

关键词：点击率预估、梯度提升决策树、Hadoop大数据平台、分布式训练、因子分解机

所属期刊栏目：38

分类号：TP311.133.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市自然科学基金重点基金项目KZ201410011014;北京市教委科研计划面上基金项目KM201510011009、KM201510011010

在线出版日期：2017-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2504-2508