【摘 要】
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当前在线广告的业务场景下,线性模型没有充分考虑到数据高维、稀疏性、非线性等特点。针对这些问题,引入了基于梯度提升决策树算法的特征提取方法,提出了基于FTRL(Follow-The
【基金项目】
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陕西省自然科学基金(No.2017JM6105)
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当前在线广告的业务场景下,线性模型没有充分考虑到数据高维、稀疏性、非线性等特点。针对这些问题,引入了基于梯度提升决策树算法的特征提取方法,提出了基于FTRL(Follow-The-Regularized-Leader)优化算法的因子分解机模型。FTRL优化算法能有效地学习到特征之间存在的非线性关系,使不同参数可以自适应不同学习率,并加入了混合正则项。实验结果证明基于FTRL优化算法的因子分解机模型能有效提高广告点击事件的预测准确率。
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