基于LDA的互联网广告点击率预测研究

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广告点击率是互联网广告投放的重要依据,有效地预测广告的点击率,对于提高广告投放的效率有着至关重要的作用。在训练点击率预测模型的过程中,往往面临着广告及用户的数量巨大以及训练数据集稀疏的问题,从而导致点击率预测的准确度下降。针对这些问题提出了一种基于LDA(latent Dirichlet allocation,LDA)的点击率预测算法,即LDA-FMs,该算法对原有训练集进行基于主题的分割,利用分割后的子训练集分别建立不同主题下的点击率预测模型;在此基础上,利用广告属于不同主题的概率,有权重地结合每个预测模型的预测结果,进而计算广告的点击率。实验基于KDD Cup 2012-track2的真实数据集,证明了算法的可行性与有效性。
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