基于卷积神经网络的广告点击率预测模型研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第16-34页 |
| 2.1 卷积神经网络相关理论 | 第16-20页 |
| 2.2 广告点击率预测相关理论 | 第20-33页 |
| 2.2.1 广告点击率相关知识 | 第20-23页 |
| 2.2.2 传统的广告点击率预测模型 | 第23-27页 |
| 2.2.3 模型激活函数 | 第27-30页 |
| 2.2.4 模型正则化方法 | 第30-32页 |
| 2.2.5 模型优化训练方法 | 第32-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于卷积神经网络广告点击率预测模型的构建 | 第34-46页 |
| 3.1 问题分析 | 第34-35页 |
| 3.2 卷积神经网络因子分解技术 | 第35-38页 |
| 3.3 卷积神经网络反向传播算法 | 第38-42页 |
| 3.3.1 算法策略 | 第38-39页 |
| 3.3.2 算法描述 | 第39-42页 |
| 3.4 基于卷积神经网络的广告点击率预测模型 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 广告点击率预测模型的优化 | 第46-54页 |
| 4.1 问题分析 | 第46页 |
| 4.2 模型结构优化 | 第46-50页 |
| 4.3 模型性能优化 | 第50-52页 |
| 4.4 广告点击率预测模型优化后的改变 | 第52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 实验与结果分析 | 第54-64页 |
| 5.1 实验设计 | 第54-59页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第54页 |
| 5.1.2 数据集及特征分析 | 第54-57页 |
| 5.1.3 特征编码 | 第57页 |
| 5.1.4 对比方法 | 第57-58页 |
| 5.1.5 评估指标 | 第58-59页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第59-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第64-65页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第72页 |
