基于SVM回归的广告位价值预估平台设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 图目录 | 第8-9页 |
| 表目录 | 第9-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-14页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·广告位价值预估的主要方法 | 第11-12页 |
| ·本文的工作 | 第12-14页 |
| 第二章 相关技术概述 | 第14-21页 |
| ·支持向量机 | 第14-16页 |
| ·SVM理论基础 | 第14-15页 |
| ·SVM的基本思想 | 第15-16页 |
| ·SVM参数优化 | 第16页 |
| ·网页内容解析 | 第16-21页 |
| ·网页的结构 | 第17-18页 |
| ·网页抓取技术 | 第18-21页 |
| 第三章 环境特征抽取 | 第21-42页 |
| ·环境特征抽取的功能需求 | 第21-25页 |
| ·特殊元素块的识别 | 第21-22页 |
| ·广告位几何特征 | 第22-23页 |
| ·页面级特征 | 第23-25页 |
| ·环境特征抽取模块的设计 | 第25-31页 |
| ·总体设计 | 第25页 |
| ·详细设计 | 第25-31页 |
| ·环境特征抽取模块的实现 | 第31-42页 |
| ·collector的实现 | 第31-33页 |
| ·extractor的实现 | 第33-36页 |
| ·element的实现 | 第36-39页 |
| ·parser的实现 | 第39-42页 |
| 第四章 模型训练与优化 | 第42-61页 |
| ·建模工具的搭建 | 第42-52页 |
| ·LIBSVM的使用 | 第42-44页 |
| ·建模工具的设计 | 第44-45页 |
| ·特征数据转换模块 | 第45-47页 |
| ·特征签名模块 | 第47-49页 |
| ·结果评估模块 | 第49-50页 |
| ·参数寻优模块 | 第50-52页 |
| ·训练优化 | 第52-58页 |
| ·数据筛选 | 第52-54页 |
| ·参数优化 | 第54页 |
| ·特征选择 | 第54-56页 |
| ·特征绑定 | 第56-58页 |
| ·模型的应用 | 第58-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
