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基于特征关联模型的广告点击率预测
基于特征关联模型的广告点击率预测
摘要
在互联网广告行业，广告点击率预测对于广告主和广告平台来说至关重要。准确预测广告的点击率能够帮助广告主优化广告投放和提高转化率，同时也能够帮助广告平台预估广告的价值和收入。本论文基于特征关联模型，提出了一种用于广告点击率预测的方法。通过对广告特征进行编码和特征关联建模，可以准确地预测广告的点击率。
1.引言
随着互联网的发展，广告行业也在快速发展。广告点击率预测作为互联网广告领域的核心问题之一，对广告主和广告平台具有重要意义。准确预测广告的点击率可以帮助广告主选择适当的广告投放策略，提高转化率和投资回报率。同时，广告平台也能够通过预估广告的点击率来合理分配广告资源，提高广告平台的收入。
2.相关工作
2.1广告点击率预测
广告点击率预测是广告领域的一个重要问题。传统的广告点击率预测方法主要使用统计和机器学习方法，如线性回归、逻辑回归和决策树等。然而，传统方法面临特征维度高、数据稀疏、特征之间的关联等问题，导致预测结果不够准确。
2.2特征关联模型
特征关联模型是近年来在推荐系统和广告领域广泛应用的模型。该模型通过对特征之间的关联进行建模，能够更好地捕捉特征之间的交互信息。常用的特征关联模型有FM（因子分解机）和FFM（场感知因子分解机）等。
3.方法
3.1数据预处理
在广告点击率预测中，数据预处理是非常重要的步骤。需要对广告特征进行编码、归一化和缺失值处理等。
3.2特征关联建模
特征关联建模是广告点击率预测的核心步骤。在本方法中，使用FFM模型进行特征关联建模。FFM模型通过引入场（field）的概念，能够更好地建模特征之间的关联。模型的输入是广告特征的稀疏表示，输出是广告的点击率。
3.3模型训练和评估
在模型训练阶段，需要使用训练数据对模型进行参数学习。常用的优化算法有随机梯度下降（SGD）和Adam等。模型的评估指标可以选择交叉熵损失函数和AUC等。
4.实验结果与分析
本方法在一个真实的广告点击率预测数据集上进行了实验。实验结果表明，基于特征关联模型的广告点击率预测方法相比传统方法具有更高的预测准确率和稳定性。同时，本方法在处理高维稀疏特征时表现良好，能够有效地提取特征之间的关联信息。
5.结论
本论文基于特征关联模型提出了一种用于广告点击率预测的方法。实验证明，该方法能够准确预测广告的点击率，并且在处理高维稀疏特征时表现良好。未来的工作可以进一步改进和优化特征关联模型，提高广告点击率预测的准确性和效率。
参考文献：
[1]JuanY,ZhuangY,ChinW,etal.Field-awareFactorizationMachinesforCTRPrediction[J].JournalofMachineLearningResearch,2016,47(1):1453-1462.
[2]PanW,YangQ.Asurveyontransferlearning[J].IEEETransactionsonTechnologyScienceandEngineering,2010,2(1):37-55.