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基于分布表示的广告点击率预估算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 研究背景第9-11页
    1.2 研究现状第11-12页
    1.3 本文主要内容第12-14页
    1.4 本文内容安排第14-15页
2 点击率预估相关技术第15-32页
    2.1 广告交易平台概述第15-16页
    2.2 传统机器学习模型第16-26页
    2.3 深度学习模型第26-31页
    2.4 本章小结第31-32页
3 基于分布表示的算法设计第32-49页
    3.1 分布特性简介第32-33页
    3.2 典型数据集分析及已有模型局限第33-37页
    3.3 算法流程设计第37-38页
    3.4 特征组合寻找第38-41页
    3.5 上下文生成第41-42页
    3.6 向量生成第42-48页
    3.7 向量使用第48页
    3.8 本章小结第48-49页
4 实验设计及结果展示第49-62页
    4.1 运行环境第49页
    4.2 数据集和评估指标第49-51页
    4.3 数据集分析第51-54页
    4.4 实验过程及结果分析第54-61页
    4.5 本章小节第61-62页
5 总结和展望第62-64页
    5.1 全文总结第62-63页
    5.2 展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-68页

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