| 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 |