本文關(guān)鍵詞：多元邏輯回歸在實時競價中的應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：實時競價的過程是由需求方平臺、媒體平臺以及消費者共同完成的。這一過程是三贏的,消費者可以看到自己感興趣的廣告,廣告主可以使得投放更加精準,降低成本,需求方平臺可以賺到更多的廣告提成。實時競價是一項很復雜且涉及領(lǐng)域廣泛的工作,本文就實時競價這一問題提出了一種基于邏輯回歸模型的算法。將實時競價整體算法實現(xiàn)分成了兩個主要方面:數(shù)據(jù)預處理和模型訓練。其中模型訓練又分為線下受眾選擇模型訓練和邏輯回歸模型訓練。數(shù)據(jù)處理部分,從各種競價日志數(shù)據(jù)入手,將其負例部分,通過一種經(jīng)過優(yōu)化的、對處理高維稀疏數(shù)據(jù)有很大優(yōu)勢的聚類算法經(jīng)行聚類,達到了很好的效果,大大減少了負例的數(shù)量。提高了正負例比例。大大減少了后續(xù)的模型訓練時長,提升了訓練效果。模型訓練中,從經(jīng)過處理的競價日志數(shù)據(jù)出發(fā),通過數(shù)據(jù)預處理、特征提取、增量合并、排序降維、模型求解、模型驗證這些步驟,得到邏輯回歸模型。此模型為一個特征到權(quán)重的映射文件。多元邏輯回歸算法模型屬于有監(jiān)督學習的一種,關(guān)鍵點在于如何提取數(shù)據(jù)集中區(qū)分度高的特征。本文針對實時競價問題提出了二元特征,經(jīng)實驗結(jié)果分析,有效的提高了總分數(shù)。并且,針對實時競價這一特定場景,通過引入線下受眾模型,取得了很好的效果。
【關(guān)鍵詞】：邏輯回歸 實時競價 聚類 稀疏特征 受眾選擇
【學位授予單位】：河北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O212.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 論文的研究背景8-9
• 1.2 國內(nèi)外的研究歷史及現(xiàn)狀9-10
• 1.3 實時競價的意義10
• 1.4 實時競價算法的主要問題10-11
• 1.5 實時競價的發(fā)展趨勢11-12
• 1.6 論文研究的內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排12-13
• 第二章 實時競價算法的研究與發(fā)展13-20
• 2.1 實時競價的基本原理13
• 2.2 實時競價的流程13-16
• 2.3 研究方法和實施方案現(xiàn)狀16-18
• 2.4 本課題采用的研究步驟和預期目標18-20
• 第三章 原始競價日志數(shù)據(jù)的處理與負例數(shù)據(jù)的采樣20-29
• 3.1 概述20
• 3.2 數(shù)據(jù)清洗預處理基本理論與方法20-22
• 3.3 聚類模型的訓練22-23
• 3.4 多維稀疏數(shù)據(jù)聚類學習算法23-25
• 3.5 結(jié)果分析25-28
• 3.6 本章小結(jié)28-29
• 第四章 多元邏輯回歸模型和受眾選擇模型的訓練29-42
• 4.1 概述29
• 4.2 多元邏輯回歸模型的訓練29-34
• 4.3 受眾選擇模型的計算34-38
• 4.4 ROC曲線與Lift指標38
• 4.5 實驗結(jié)果與分析38-41
• 4.6 本章小結(jié)41-42
• 第五章 總結(jié)與展望42-44
• 5.1 工作總結(jié)42
• 5.2 工作展望42-44
• 參考文獻44-46
• 致謝46

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本文編號：311894