基于弹性网逻辑回归算法的内容点击率预估系统的设计与实现

发布时间：2021-11-02 04:04

　　随着信息化时代的到来,信息量呈指数式增长,用户面对如此庞大的信息时如何筛选出有效信息是急需解决的问题。推荐系统由此而生,从庞大的内容信息中筛选出对用户来说有用的信息。本文研究的内容点击率预估系统正是推荐系统的核心。内容点击率预估系统对候选内容的点击率进行预估,并进行点击率排序,将排序靠前的内容展现给用户,完成对用户的内容推荐。内容点击率预估系统包括离线模块和线上模块两个部分:离线模块主要包括特征提取、特征组合、模型训练、模型更新等功能;线上模块主要包括特征计算、模型调用、点击率计算等功能。本文主要研究内容点击率预估系统的设计与实现。首先对系统的需求进行分析,对系统实现需要用到的相关技术进行研究和分析,确定使用的算法。然后对系统进行总体设计、详细设计和实现,最后进行测试及结果分析。本文在特征提取环节采用了卡方检验的方法对特征进行选择。在模型训练中采用了逻辑回归算法进行求解。为了防止过拟合,采用了弹性网正则化对代价函数进行惩罚。当训练好的模型需要更新到线上时,使用读-复制更新机制进行模型文件的更新。使用AUC指标进行离线模型的评价,使用实际点击率作为线上服务的评价。最终通过测试得出本文研究... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－１逻辑回归拟合曲线实例??Ｆｉｇｕｒｅ?１－１?ａｎ?ｅｘａｍｐｌｅ?ｏｆ?ａ?ｌｏｇｉｃａｌ?ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ?ｆｉｔｔｉｎｇ?ｃｕｒｖｅ??

ｓ?＝?ｗＴｘ＋ａ??（２－２）??Ｓｉｇｍｏｉｄ函数，如图２－１所示。??．?；?，??／??／??ｏ．ｓ／??７??／??／??ｉ?…．Ｉ?Ｉ?ｑ??ｉ?ｉ?ｉ??０?２?４?６??图２－１?Ｓｉｇｍｏｉｄ函数图??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｓｉｇｍｏｉｄ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ?ｄｉａｇｒａｍ??Ｓｉｇｍｏｉｄ函数能够把点击分ｉＵ映射到［０，１］区间内，我们把此函数设为阶）。??则逻辑函数形式为??，、?ｅＳ?１??ｅＣｓ）?＝?ＩＴ＾?＝?ＴＴ＾?（２－３）??１１??

需要执行数据块到ＤａｔａＮｏｄｅ映射的决策。ＤａｔａＮｏｄｅ负责响应来自客户端的文件读??写需求，同时负责执行来自ＮａｍｅＮｏｄｅ的关于数据块创建、删除和冗余存储的指??令。如图２－２即为分布式文件系统的架构。??ＮａｍｅＮｏｄｅ?、??客户端?＼＾信息??＾?ｎ?广?＼?、??ＤａｔａＮｏｄｅ?ＤａｔａＮｏｄｅ?备份?ｆ?＾?Ｃ?二?????ｆ?Ｌ??—」?事?ＤａｔａＮｏｄｅ?ＤａｔａＮｏｄｅ??——＿?—￣１￣￣￣ｕ?Ｊ??——ｖ?ｍｍ??Ｊ??Ｖ?［?ＩＩＬＭｌ?］?／??＜，ｍｍ?????客户端??■?－?Ｊ??、?图２－２分布式文件系统架构??Ｆｉｇｕｒｅ?２－２?ＨＤＦＳ?ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ??Ｈａｄｏｃ?ｎ的另一个核心ＭａｐＲｅｄｕｃｅ是一种用于大型商用硬件集群ｆ?Ｐ时海量数据??１４??

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：3471302