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移动广告点击率预测方法的研究与实现的开题报告
一、研究背景
随着移动互联网的兴起，移动广告的市场在快速发展。广告主越来越倾向于通过移动广告实现品牌推广和营销目标。但是在移动广告的实现过程中，如何提高广告的点击率成为了一个关键问题。因此，移动广告点击率的预测研究和实现具有实际意义。
二、研究目的
本研究旨在通过挖掘移动广告平台中大量的数据，利用机器学习的方法实现移动广告的点击率预测，从而提高广告的效果和投入回报。
三、研究方法
1.数据收集
本研究将利用已有的移动广告平台的数据进行研究。数据主要包括移动广告的展示量、广告位、用户的基本信息、用户行为等。
2.数据预处理和特征工程
对于数据预处理，将采用清洗、去重、填充缺失值、异常值处理等方法，以确保数据的完整性和准确性。
特征工程是移动广告点击率预测中的重要一环，主要任务是从原始数据中提取有价值的特征。特征包括广告的种类、位置、广告主信息、用户信息、用户历史行为等方面。
3.机器学习模型的选择和实现
机器学习模型的选择可以针对预测问题进行不同的选择。本次研究将尝试使用相关的回归模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等模型，来预测移动广告的点击率，并选择最佳的模型。
4.模型评估
在模型评估阶段，将选择合适的评估方法，如均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和R方等方法来评估模型的可行性和精度。
四、研究意义
本研究获取到的移动广告数据并通过机器学习的方法进行分析和预测，将得到移动广告的点击率的预测结果，这对于广告主来说具有很大的意义。他们可以根据预测结果调整策略，提高广告的效果，并实现更优秀的投入回报。此外，本研究的研究方法可以用于其他领域的数据分析和处理。
五、研究计划
本研究计划在未来6个月内完成以下任务：
1.数据收集和预处理，涵盖数据清洗、去重、填充缺失值、异常值处理等基本任务。
2.特征工程，提取有价值的特征。
3.机器学习模型的选择和实现，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等模型。
4.模型评估，包括MSE、MAE和R方等指标。
5.论文撰写和提交稿件。