基于在線學習的展示廣告系統(tǒng)研究與設計.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，在線廣告作為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)最主要的營收手段之一，其地位正愈發(fā)的變得重要起來。而在線廣告中的點擊率(CTR)預估是廣告系統(tǒng)中的關鍵，點擊率預估需要用到用戶特征、廣告特征以及上下文信息特征等，CTR預估效果的提升可以為互聯(lián)網(wǎng)公司提升收入。本文重點關注展示廣告，系統(tǒng)的介紹分析了在線展示廣告系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)，并闡述了廣告點擊率預估在廣告系統(tǒng)中的重要地位。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴在線廣告特征指標計算平臺的設計與實現(xiàn)。該平

2、臺在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下，分別以離線方式和實時方式，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對不同來源的原始日志數(shù)據(jù)進行計算，并從中提取出有用的特征，構(gòu)建出相對干凈的原始特征集合，存入分布式數(shù)據(jù)庫中為其他模塊提供數(shù)據(jù)支持。⑵邏輯回歸(LR)是CTR預估中最常見的模型之一，在在線廣告中，存在大量不同種類的特征，并且它們之間存在關聯(lián)。考慮了用戶與廣告的特征關聯(lián)，構(gòu)建出廣告特征與用戶特征之間的關聯(lián)，并提出傳統(tǒng)訓練模型的改進與優(yōu)化方案，從而改進CTR預估的準確性。⑶隨著互聯(lián)網(wǎng)