[发明专利]一种基于因子分解机的广告点击率预测方法在审
| 申请号： | 201711274478.3 | 申请日： | 2017-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN108038720A | 公开（公告）日： | 2018-05-15 |
| 发明（设计）人： | 漆进;史鹏;张通 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于因子分解机的广告点击率预测方法。该方法包括:对点击记录数据进行分析、剔除异常值；对特征数据进行编码；对FFM(因子分解机)进行训练；预测点击率。本发明采用了FFM模型来对特征进行组合分类，因此，提高了广告点击预测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 因子 分解 广告 点击率 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于因子分解机的广告点击率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取过去某一段时间推荐广告点击数据，包含每个广告对应的点击状态及训练特征，作为模型的训练集；(2)对所有点击记录进行数据分析，剔除异常值；(3)将数据中的类别型特征进行标签编码和热编码，数值型特征进行归一化；(4)将数据按照FFM模型格式编码；(5)将编码后格式数据划分成训练集和测试集送入FFM模型进行训练；(6)将待测广告数据送入已训练好的FFM模型进行预测，得到待测广告对应的预测点击率。
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