基于机器学习的关键词竞价系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·关键词出价模型 | 第11-14页 |
| ·关键字选择模型 | 第14页 |
| ·本文主要工作 | 第14-15页 |
| ·本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关知识介绍 | 第17-23页 |
| ·搜索广告 | 第17-18页 |
| ·搜索广告运营模式 | 第18-19页 |
| ·SEM & SEO | 第19-20页 |
| ·SEM 优化 | 第19-20页 |
| ·本文重点 | 第20页 |
| ·机器学习 | 第20-22页 |
| ·机器学习简介 | 第20-21页 |
| ·统计学习理论 | 第21-22页 |
| ·相关名称解释 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 购物导航网站建立 | 第23-34页 |
| ·信息采集 | 第23-25页 |
| ·聚焦爬虫工作原理 | 第23-24页 |
| ·抓取目标描述 | 第24-25页 |
| ·采集架构 | 第25-28页 |
| ·Web 页面获取模块 | 第25-26页 |
| ·页面分析模块 | 第26页 |
| ·链接过滤模块 | 第26-27页 |
| ·链接队列模块 | 第27-28页 |
| ·信息抽取 | 第28-32页 |
| ·网页预处理 | 第28-31页 |
| ·商品信息页布局结构 | 第31页 |
| ·商品信息抽取实现过程 | 第31-32页 |
| ·导航网站构建 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 关键词竞价系统的设计与实现 | 第34-58页 |
| ·系统构建 | 第34-36页 |
| ·系统构建框架 | 第34-35页 |
| ·系统模块介绍 | 第35-36页 |
| ·特征提取 | 第36-39页 |
| ·分词 | 第36-37页 |
| ·分词的意义 | 第37页 |
| ·广告特征提取 | 第37-39页 |
| ·模型训练 | 第39-48页 |
| ·数据降维 | 第39-40页 |
| ·主元分析算法(PCA) | 第40-41页 |
| ·回归 | 第41-48页 |
| ·转化率预测 | 第48页 |
| ·关键词出价控制 | 第48-50页 |
| ·每天效果数 | 第49页 |
| ·每天消耗额 | 第49页 |
| ·每效果消耗额 | 第49-50页 |
| ·关键词竞价 | 第50-54页 |
| ·WebService | 第50-51页 |
| ·Baidu API 服务 | 第51页 |
| ·本文 API 调用 | 第51-54页 |
| ·实验 | 第54-57页 |
| ·评价方法 | 第54页 |
| ·实验数据及分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·进一步工作 | 第58-59页 |
| ·前景展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 作者简介 | 第65-66页 |
