基于改进的FolkRank广告推荐及预测算法

作     者：范双燕 王志海 刘海洋 FAN Shuang-yan;WANG Zhi-hai;LIU Hai-yang

作者机构：北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘实验室北京100044 

基　　金：北京市自然科学基金资助 项目编号:4142042 

出 版 物：《软件》 (Software)

年 卷 期：2014年第35卷第9期

页      码：43-48页

摘      要：广告的点击率预测是指利用点击日记预测的点击率,其结果受到多方面因素影响,其中包括用户性质。有效的预测广告点击率,可以提高用户对网站展示广告的满意程度。基于Page Rank的Folk Rank算法在一个用户、资源、标签的三元组中进行迭代计算,求出推荐的标签。本文使用改进后的Folk Rank方法,通过个性化地从目标节点向其他各个结点传递权重,达到广告推荐的目的中,并实现对推荐广告的广告点击率预测。

主 题 词：Folk Rank 预测 个性化推荐 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.1003-6970.2014.09.009

馆 藏 号：203828984...