移动广告点击率预测方法的研究与实现的任务书.docx

移动广告点击率预测方法的研究与实现的任务书
任务书
一、任务背景
随着移动互联网的发展，移动广告作为一种新型的广告形式，得到了广告主们的青睐。然而，移动广告点击率预测一直是移动广告投放市场上的热门话题，广告主们希望通过预测广告的点击率来优化广告投放策略，提高广告投放的效率和ROI。
随着机器学习和深度学习技术的发展，基于数据挖掘的移动广告点击率预测方法呈现出越来越广泛的应用前景。本次任务的主要目的是设计一种基于机器学习或深度学习的移动广告点击率预测方法，并将其在移动广告投放市场中进行实验验证。
二、任务内容
本次任务的具体内容包括：
（1）研究目前基于数据挖掘的移动广告点击率预测方法的发展历程和应用现状，对现有的方法进行总结和分析，明确优缺点和改进点；
（2）选取适当的移动广告点击率预测数据集，对数据进行分析和预处理，选择合适的特征提取方法；
（3）设计并实现移动广告点击率预测模型，可选择机器学习模型或深度学习模型，对预测结果进行评估和优化；
（4）将预测模型嵌入到移动广告投放平台中，进行实验验证，并根据实验结果进行效果分析和优化；
（5）撰写本次任务的实验报告，并进行总结和归纳。
三、任务要求
（1）熟悉机器学习或深度学习的相关理论，并具备相关编程能力；
（2）具备数据分析和数据处理的能力，能够选取合适的数据集和特征；
（3）有较强的实验和分析能力，能够对实验结果进行合理的解释和总结；
（4）具备较好的文献阅读能力和写作能力，能够撰写规范的实验报告；
（5）根据实验进度安排，任务周期为两个月。
四、任务产出
（1）实验报告，包括任务目的、实验设计、实验实施过程、实验结果和实验分析等内容；
（2）预测模型代码和实验数据；
（3）参考文献。
五、任务评估
任务的评估将综合考虑以下几个方面：
（1）所设计的移动广告点击率预测方法的准确性和鲁棒性；
（2）实验报告的完整性、规范性和清晰度；
（3）参考文献的恰当性和多样性；
（4）预测模型的代码质量和实验数据的可重复性。
六、任务分工
对于本次任务，可根据参与者的实际能力和兴趣进行分工。具体建议如下：
（1）数据分析和数据处理：1人；
（2）机器学习模型的设计和实现：2人；
（3）深度学习模型的设计和实现：2人；
（4）实验验证和结果分析：3人；
（5）实验报告的撰写：1人。
七、任务安排
任务安排可按照以下步骤进行：
（1）确定任务参与者的分工和任务周期；
（2）研究移动广告点击率预测方法的相关文献，明确任务目的和任务内容；
（3）选取适当的数据集和特征提取方法，开始数据分析和数据处理工作；
（4）设计并实现机器学习或深度学习模型，对模型进行评估和优化；
（5）将预测模型嵌入移动广告投放平台中进行实验验证，并对实验结果进行分析和优化；
（6）撰写任务报告，并提交相关代码和数据。