多元逻辑回归在实时竞价中的应用研究

发布时间：2017-04-16 23:13

  本文关键词：多元逻辑回归在实时竞价中的应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：实时竞价的过程是由需求方平台、媒体平台以及消费者共同完成的。这一过程是三赢的,消费者可以看到自己感兴趣的广告,广告主可以使得投放更加精准,降低成本,需求方平台可以赚到更多的广告提成。实时竞价是一项很复杂且涉及领域广泛的工作,本文就实时竞价这一问题提出了一种基于逻辑回归模型的算法。将实时竞价整体算法实现分成了两个主要方面:数据预处理和模型训练。其中模型训练又分为线下受众选择模型训练和逻辑回归模型训练。数据处理部分,从各种竞价日志数据入手,将其负例部分,通过一种经过优化的、对处理高维稀疏数据有很大优势的聚类算法经行聚类,达到了很好的效果,大大减少了负例的数量。提高了正负例比例。大大减少了后续的模型训练时长,提升了训练效果。模型训练中,从经过处理的竞价日志数据出发,通过数据预处理、特征提取、增量合并、排序降维、模型求解、模型验证这些步骤,得到逻辑回归模型。此模型为一个特征到权重的映射文件。多元逻辑回归算法模型属于有监督学习的一种,关键点在于如何提取数据集中区分度高的特征。本文针对实时竞价问题提出了二元特征,经实验结果分析,有效的提高了总分数。并且,针对实时竞价这一特定场景,通过引入线下受众模型,取得了很好的效果。
【关键词】：逻辑回归 实时竞价 聚类 稀疏特征 受众选择
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O212.1
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 论文的研究背景8-9
• 1.2 国内外的研究历史及现状9-10
• 1.3 实时竞价的意义10
• 1.4 实时竞价算法的主要问题10-11
• 1.5 实时竞价的发展趋势11-12
• 1.6 论文研究的内容及结构安排12-13
• 第二章 实时竞价算法的研究与发展13-20
• 2.1 实时竞价的基本原理13
• 2.2 实时竞价的流程13-16
• 2.3 研究方法和实施方案现状16-18
• 2.4 本课题采用的研究步骤和预期目标18-20
• 第三章 原始竞价日志数据的处理与负例数据的采样20-29
• 3.1 概述20
• 3.2 数据清洗预处理基本理论与方法20-22
• 3.3 聚类模型的训练22-23
• 3.4 多维稀疏数据聚类学习算法23-25
• 3.5 结果分析25-28
• 3.6 本章小结28-29
• 第四章 多元逻辑回归模型和受众选择模型的训练29-42
• 4.1 概述29
• 4.2 多元逻辑回归模型的训练29-34
• 4.3 受众选择模型的计算34-38
• 4.4 ROC曲线与Lift指标38
• 4.5 实验结果与分析38-41
• 4.6 本章小结41-42
• 第五章 总结与展望42-44
• 5.1 工作总结42
• 5.2 工作展望42-44
• 参考文献44-46
• 致谢46

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本文编号：311894