基于Logistic回归的在线广告并行运算模型

作     者：赖小平 LAI Xiaoping

作者机构：广东理工学院信息工程系广东肇庆526100 

基　　金：教育部重点课题基金资助项目(JZW590111104) 中国教师发展基金会"十二五"规划课题基金资助项目(CTF120715) 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2015年第41卷第8期

页      码：42-45页

摘      要：在线广告是各大互联网公司的主要盈利模式之一,目的是在满足用户的实时需求时,通过竞价和预测用户点击率等方式实现利润最大化。为实现上述目标,提出一种改进的在线广告并行运算模型。应用Logistic回归模型对用户的点击率进行建模,该模型既包含关于长期历史信息的一次模型和二次模型因子,又包含短期的上下文因子。通过贝叶斯后验分布理论对参数计算进行推导,根据Thompson采样和预先计算2种方法改进模型计算效率。实验结果表明,该模型不仅具有较高的预测准确性,而且提高了算法的收敛速度与运行效率。

主 题 词：计算广告 响应预测 机器学习 Logistic回归 点击率 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-3428.2015.08.008

馆 藏 号：203122798...