基于汤普森采样和删截回归的广告实时价格预测模型
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关问题研究 | 第16-23页 |
| 2.1 竞价策略 | 第16页 |
| 2.2 删截回归模型 | 第16-18页 |
| 2.3 探索与利用问题 | 第18-20页 |
| 2.3.1 探索与利用困境 | 第18-19页 |
| 2.3.2 MAB相关算法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 汤普森采样算法 | 第20页 |
| 2.4 蒙特卡罗方法 | 第20-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于汤普森采样和删截回归的价格预测模型 | 第23-40页 |
| 3.1 引言 | 第23-24页 |
| 3.2 混合删截回归模型 | 第24-30页 |
| 3.2.1 数据删截性 | 第24-25页 |
| 3.2.2 删截数据处理原理 | 第25-26页 |
| 3.2.3 成交价格建模 | 第26-30页 |
| 3.3 划分数据子集 | 第30-34页 |
| 3.3.1 数据统计分析 | 第30-31页 |
| 3.3.2 数据层次分类 | 第31-33页 |
| 3.3.3 训练子模型 | 第33-34页 |
| 3.4 基于汤普森采样的模型自动选择 | 第34-39页 |
| 3.4.1 随机概率匹配 | 第34-37页 |
| 3.4.2 汤普森采样算法 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 实验分析 | 第40-55页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 实验设计 | 第40-42页 |
| 4.3 验证混合删截回归模型 | 第42-46页 |
| 4.3.1 成交价格的模式 | 第42-44页 |
| 4.3.2 混合删截回归模型 | 第44页 |
| 4.3.3 结果分析 | 第44-46页 |
| 4.4 验证子模型效果动态性 | 第46-49页 |
| 4.4.1 多模型策略的必要性 | 第46-47页 |
| 4.4.2 单一模型效果动态性 | 第47-49页 |
| 4.5 验证汤普森采样算法效果 | 第49-53页 |
| 4.5.1 实验设定 | 第49-51页 |
| 4.5.2 实验结果 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 总结与展望 | 第55-57页 |
| 工作总结 | 第55-56页 |
| 工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附件 | 第62页 |
