【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)廣告是一個具有上千億元規(guī)模的市場,廣告的點擊率(CTR)是互聯(lián)網(wǎng)廣告投放效果的重要指標。在廣告點擊率預估模型中,特征提取是關鍵因素,特征的好壞直接影響到最終模型的效果。針對如何提高廣告點擊率預估效率問題,在Hadoop大數(shù)據(jù)平臺環(huán)境中,提出了基于梯度提升決策樹(gradient boost decision tree,GBDT)模型的多維特征提取方法。該方法利用原始數(shù)據(jù)構建多維基礎特征庫,并將基礎特征庫中除ID類特征以外的其余特征輸入GBDT模型進行特征刷選,得到高層特征,進一步進行分類。該方法的使用不僅減少了特征提取的人工成本和時間成本,也在很大程度上提升了模型的精度。
[Abstract]:Internet advertising is a market with a scale of hundreds of billions of yuan. The click rate of advertising (CTR) is an important indicator of the effect of Internet advertising. Feature extraction is the key factor in the prediction model of ad click rate, and the quality of feature directly affects the effect of the final model. Aiming at how to improve the efficiency of ad click rate estimation, a multi-dimensional feature extraction method based on gradient elevation decision tree (gradient boost decision tree-GBDT) model is proposed in the environment of Hadoop big data. In this method, the multi-dimensional basic feature database is constructed from the original data, and the other features in the basic feature base except ID class feature are input into the GBDT model for feature selection, and the high-level features are obtained for further classification. The use of this method not only reduces the labor and time cost of feature extraction, but also improves the accuracy of the model to a great extent.
【作者單位】： 北京工商大學計算機與信息工程學院;
【基金】：北京市自然科學基金重點項目B類(KZ201410011014);北京市自然科學基金青年項目(9164025) 2015年研究生科研能力提升計劃資助項目 國家教育部人文社會科學研究青年基金資助項目(15YJCZH224)
【分類號】：TP311.13

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

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【共引文獻】

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本文編號：2196532