深度神经网络在点击率预测中应用研究

摘要：

逻辑回归作为点击率预测中经典算法,因其模型简单不易过拟合而得到广泛应用.逻辑回归作为线性模型无法处理特征的非线性关联,深度神经网络通过多层的网络结构,能够较好地处理特征的非线性关联性,将经过特征交叉后的非线性特征与逻辑回归的离散特征进行组合,通过深度神经网络提取特征的深层次非线性关联性,通过逻辑回归来降低模型的复杂度从而避免过拟合.实验通过爬取搜狐新闻进行线下模型测试,试验结果表明,本文算法能够较为明显的提升数据点击率和刷新率.

关键词：深度学习、深度神经网络、逻辑回归、点击率预测

所属期刊栏目：34

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-03-19（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：145-148,154