基于特征工程的广告点击转化率预测模型

作     者：邓秀勤 谢伟欢 刘富春 张翼飞 樊娟 DENG Xiuqin;XIE Weihuan;LIU Fuchun;ZHANG Yifei;FAN Juan

作者机构：广东工业大学应用数学学院广州510520 北京明略软件系统有限公司广州510300 广东工业大学计算机学院广州510006 

基　　金：国家自然科学基金(61673122)资助项目 广东省自然科学基金(2019A1515010548)资助项目 

出 版 物：《数据采集与处理》 (Journal of Data Acquisition and Processing)

年 卷 期：2020年第35卷第5期

页      码：842-849页

摘      要：在大数据环境下,随着全球网络广告传播行业的快速发展,网络广告的计算也越来越受到人们的高度关注。计算广告旨在将广告投放到特定的受众人群,以广告环境和用户特征为基础进行数据分析计算,从候选广告库中选择出最佳匹配的广告。其核心问题是通过网络广告点击转化率预测的计算,将用户点击可能性最高的广告选择出来。广告点击转化率的精确预测与媒体、广告主和用户3方的利益密切相关。该研究基于TrackMaster平台提供的真实广告数据,以特征工程的视角,分别从用户信息特征、广告信息特征、上下文特征和统计特征4个角度进行特征分析,从而挖掘出对广告点击转化率影响较大的重要特征,构建广告点击转化率预测分层模型并训练,并且结合LightGBM算法模型得出广告点击转化率的重要特征排序。实验结果表明当特征选择阈值λ=0.95,特征选择数目为19,树的颗数为100时的受试者工作特征曲线下的面积(Area under receiver operating characteristic curve,AUC)值最大,模型的对数损失函数值约为0.1368,此时模型具有最优的效果。预测模型和特征排序结果有助于企业制定最优的广告投放策略。

主 题 词：数据分析 点击转化率 计算广告 特征工程 特征分析 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0835[0835] 081002[081002] 

D　O　I：10.16337/j.1004‑9037.2020.05.005

馆 藏 号：203986111...