基于联合概率矩阵分解的上下文广告推荐算法∗

涂丹丹; 舒承椿; 余海燕

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基于联合概率矩阵分解的上下文广告推荐算法∗

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cqvip:上下文广告与用户兴趣及网页内容相匹配,可增强用户体验并提高广告点击率.而广告收益与广告点击率直接相关,准确预测广告点击率是提高上下文广告收益的关键.目前,上下文广告推荐面临如下问题:(1)网页数量及用户数量规模很大;(2)历史广告点击数据十分稀疏,导致点击率预测准确率低.针对上述问题,提出一种基于联合概率矩阵分解的因子模型AdRec,它结合用户、广告和网页三者信息进行广告推荐,以解决数据稀疏时点击率预测准确率低的问题.算法复杂度随着观测数据数量的增加呈线性增长,因此可应用于大规模数据.

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来源
《软件学报》 |2013年第3期|454-464|共11页
作者
涂丹丹; 舒承椿; 余海燕;
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作者单位

中国科学院计算技术研究所;

北京 100190;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
推荐算法; 联合概率矩阵分解; 上下文广告; 准确率; 数据稀疏;

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