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基于内容广告平台的点击率预估系统的设计与实现

中文摘要第1-6页
英文摘要第6-11页
第一章 绪论第11-16页
   ·选题背景与意义第11-13页
   ·国内外研究现状第13-15页
   ·课题来源及主要工作第15页
   ·本文结构第15-16页
第二章 相关技术概述第16-27页
   ·点击率预估系统模型训练算法原理介绍第16-21页
     ·回归分析原理介绍第16-17页
     ·机器学习流程及本文术语介绍第17-18页
     ·逻辑回归模型介绍第18-21页
   ·点检率预估系统效果评估指标第21-23页
     ·线下评估指标第22-23页
     ·线上实验评估指标第23页
   ·Map-Reduce编程模型介绍第23-25页
   ·RCU(read copy update)技术介绍第25-26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 点击率预估系统需求分析第27-37页
   ·系统设计背景第27-31页
     ·内容广告系统设计简介第27-30页
     ·点击率预估独立实现的必要性第30-31页
   ·功能需求分析第31-32页
   ·性能及硬件需求分析第32-33页
   ·主要数据接口定义第33-36页
     ·外部数据接口第33-35页
     ·内部数据接口第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第四章 点击率预估系统的设计与实现第37-49页
   ·线上模块设计与实现第37-44页
     ·静态设计第37-39页
     ·动态设计第39-44页
   ·线下模块设计与实现第44-47页
     ·特征抽取模块第44-46页
     ·模型训练第46-47页
   ·本章小结第47-49页
第五章 性能分析优化与应用效果第49-59页
   ·性能分析优化第49-55页
     ·性能主要指标第49页
     ·线上模块性能分析优化第49-51页
     ·线下模块性能分析优化第51-55页
   ·应用效果评估第55-57页
     ·实验评估第55-57页
     ·全量应用效果评估第57页
   ·本章小结第57-59页
第六章 总结与展望第59-61页
   ·论文总结第59页
   ·点击率预估技术展望第59-61页
参考文献第61-63页
致谢第63-65页

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