在线广告点击率预测方法的研究综述

龚雪鸾; 陈艳姣; 王帅

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在在线广告和推荐系统中,准确预测点击率(Click-Through Rate,CTR)是至关重要的。CTR是广告被点击次数与广告被展示次数的比值。过去,许多传统的机器学习算法,如逻辑回归、支持向量机,因为简单且易于实现而被广泛地应用于广告点击率预测工作。然而,这些传统算法往往需要复杂的特征工程。相较之下,深度学习模型能够有效自动提取高阶特征,可以较好地解决这一问题。此外,为了实现更高效、更准确的性能,融合了嵌入式和钦层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)的优点的混合架构近年来被广泛地应用。该文对预测点击率的方法进行了全面的研究,不仅根据现有解决方案的架构将其分为三类,而且对每一类进行了详细的概述。最后,该文指出了该领域存在的挑战和未来发展方向,为进一步研究指明可能的途径。

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来源
《中文信息学报》 |2023年第4期|1-17|共17页
作者
龚雪鸾; 陈艳姣; 王帅;
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作者单位

武汉大学计算机学院;

浙江大学电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
点击率预测; 陈列式广告; 机器学习;

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