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互联网广告点击率预估模型中特征提取方法的研究与实现: 收藏
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引用; 《计算机应用研究》2017年第2期34卷 334-338页; 作者：田嫦丽张珣潘博杨超许彦茹北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048; 互联网广告是一个具有上千亿元规模的市场,广告的点击率(CTR)是互联网广告投放效果的重要指标。在广告点击率预估模型中,特征提取是关键因素,特征的好坏直接影响到最终模型的效果。针对如何提高广告点击率预估效率问题,在Hadoop大数据...; 互联网广告是一个具有上千亿元规模的市场,广告的点击率(CTR)是互联网广告投放效果的重要指标。在广告点击率预估模型中,特征提取是关键因素,特征的好坏直接影响到最终模型的效果。针对如何提高广告点击率预估效率问题,在Hadoop大数据平台环境中,提出了基于梯度提升决策树(gradient boost decision tree,GBDT)模型的多维特征提取方法。该方法利用原始数据构建多维基础特征库,并将基础特征库中除ID类特征以外的其余特征输入GBDT模型进行特征刷选,得到高层特征,进一步进行分类。该方法的使用不仅减少了特征提取的人工成本和时间成本,也在很大程度上提升了模型的精度。; 来源：详细信息评论

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