基于weight-pooling词向量的上下文广告推荐算法

发布时间：2017-11-07 12:00

  本文关键词：基于weight-pooling词向量的上下文广告推荐算法

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【摘要】：提出一种基于weight-pooling词向量的上下文广告推荐算法,利用用户访问记录的互信息权重,计算weight-pooling词向量的余弦相似度。该算法改进了传统基于关键词匹配的推荐算法,避免了数据稀疏性和冷启动问题。通过实验分析,基于weightpooling词向量的上下文广告推荐算法在推荐效果上明显优于传统算法。
【作者单位】： 常州大学信息与数理学院;常州大学商学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61272367)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言 随着互联网技术在日常生活中大范围的普及应用,计算广告作为文本搜索、统计学习、优化和营销的新兴交叉学科,已成为最重要的媒体渠道的广告之一。计算广告主要解决在给定上下文信息中向给定用户推荐合适的广告信息的问题。 通常,文本广告可分为两个主要类别[1,2]:(1)

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本文编号：1152298