| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·主要研究内容 | 第11-13页 |
| ·全文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 在线广告点击率及相关技术研究综述 | 第14-26页 |
| ·在线广告点击率 | 第14-15页 |
| ·概率关系模型 | 第15-18页 |
| ·关系模型 | 第16页 |
| ·贝叶斯网络 | 第16-17页 |
| ·概率关系模型 | 第17-18页 |
| ·在线广告点击率预测模型 | 第18-25页 |
| ·分类和聚类 | 第18-20页 |
| ·逻辑回归 | 第20-21页 |
| ·因子分解机 | 第21-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于多类别特征的在线广告点击率预测方法研究 | 第26-43页 |
| ·搜索引擎在线广告的特性研究 | 第27-28页 |
| ·在线广告基本特征提取研究 | 第28-33页 |
| ·搜索引擎在线广告特征分类与提取 | 第28-31页 |
| ·广告相对位置特征提取 | 第31页 |
| ·广告与用户检索意图相似性特征提取 | 第31-32页 |
| ·广告点击率地段及时段分布研究 | 第32-33页 |
| ·在线广告类别特征及多类别特征提取研究 | 第33-37页 |
| ·用户检索词与广告关系模型 | 第33-34页 |
| ·广告类别特征提取 | 第34-35页 |
| ·基于间接聚类的多类别特征提取 | 第35-37页 |
| ·基于概率关系模型的特征选择研究 | 第37-38页 |
| ·预测模型 | 第38-39页 |
| ·评价指标 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于多类别特征的在线广告点击率预测的实现 | 第43-55页 |
| ·搜索日志数据 | 第43-47页 |
| ·数据描述 | 第43-44页 |
| ·数据统计分析 | 第44-45页 |
| ·数据集构建 | 第45-47页 |
| ·概率关系模型实验结果及分析 | 第47-52页 |
| ·实验设计 | 第47-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-52页 |
| ·因子分解机实验结果及分析 | 第52-54页 |
| ·实验设计 | 第52-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 结束语 | 第55-57页 |
| ·论文工作总结 | 第55页 |
| ·进一步的研究工作 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间发表或已录用的学术论文 | 第61页 |