基于深度学习的在线广告点击率预测研究的开题报告.docx

基于深度学习的在线广告点击率预测研究的开题报告
一、选题背景及意义
在互联网广告竞争日益激烈的当下，如何提高广告点击率成为了一个十分关键的问题。广告主们需要根据广告点击率预测来制定广告预算和策略，广告平台方同样需要对广告点击率进行预测以优化广告投放，提高回报率。
传统的广告点击率预测方法大多基于统计学方法和机器学习方法，如线性回归、支持向量机、决策树等。然而，这些方法在处理高维稀疏数据时面临着挑战，使得预测准确率和效率较低，难以满足大规模在线广告投放的需求。因此，采用深度学习方法来进行广告点击率预测已成为一种趋势。
深度学习在图像识别、自然语言处理等领域已取得了巨大的成功，应用在广告点击率预测中同样具有广阔的前景。基于深度学习的广告点击率预测能够更好地利用海量的用户行为数据和广告特征，进一步提高点击率预测的准确性和效率，使广告主和广告平台方都能受益。
二、研究内容
本论文的主要研究内容为基于深度学习的在线广告点击率预测，包括以下几个方面：
1.数据预处理。将原始数据进行清洗和转换，构建好的特征表示才能更好地反映广告和用户之间的关系，以及用户的行为偏好。
2.模型设计。设计深度学习模型来进行广告点击率的预测。其中包括卷积神经网络、循环神经网络和深度推荐网络等。
3.模型训练。利用训练数据对深度学习模型进行训练，从而优化模型的参数，提高模型的预测准确率。
4.模型评估。利用测试数据对训练好的深度学习模型进行评估，分析模型的预测性能。
三、研究方法
本论文主要采用以下两种深度学习方法来进行广告点击率预测：
1.卷积神经网络（CNN）。卷积神经网络是一种可以自动学习图像和文本特征的神经网络模型，能够从原始数据中提取出最具判别性的特征。在广告点击率预测中，我们可以将广告和用户的特征矩阵转换为三维矩阵，进而采用卷积神经网络进行处理。
2.深度推荐网络（DeepFM）。深度推荐网络是一种结合了浅层交叉和深层神经网络的模型，能够同时考虑用户和物品的低阶和高阶交叉信息。在广告点击率预测中，我们可以将广告特征和用户行为特征分别输入到模型中，通过深度神经网络和浅层特征交叉来计算输出结果。
四、研究步骤
本论文的研究步骤如下：
1.数据采集和预处理。从在线广告平台获取广告点击数据，对数据进行清洗和转换，构建好的特征表示。
2.模型设计。设计卷积神经网络和深度推荐网络模型，并进行特征工程和数据编码。
3.模型训练。使用训练数据对模型进行训练，并采用优化算法对模型进行优化。
4.模型评估。通过测试数据对训练好的模型进行评估，并与其他传统方法的预测效果进行比较。
五、预期成果
本论文的预期成果如下：
1.建立了基于深度学习的在线广告点击率预测模型，并进行了实验验证。
2.探索了卷积神经网络和深度推荐网络在广告点击率预测中的应用效果。
3.得到了一组关于深度学习在广告点击率预测上的指标数据，并与传统方法进行了比较分析。
4.对于深度学习在互联网广告领域的应用提供了一定的借鉴和参考。
六、论文进度安排
本论文的进度安排如下：
1.第一周：选题并进行研究计划制定。
2.第二周：查阅文献，总结现有研究成果。
3.第三周：收集和处理在线广告数据，进行特征提取和选择。
4.第四周：设计并实现广告点击率预测模型，并进行模型训练。
5.第五周：对模型进行测试，得出结果并编写实验报告。
6.第六周：对实验结果进行分析和总结，撰写论文及PPT。
7.第七周：论文修改及PPT制作。
8.第八周：选题报告展示。