基于概率图模型的互联网广告点击率预测

点击率预测可以提高用户对所展示互联网广告的满意度,支持广告的有效投放,是针对用户进行广告的个性化推荐的重要依据.对于没有历史点击记录的用户,仍需对其推荐广告,预测所推荐广告的点击率.针对这类用户,以贝叶斯网这一重要的概率图模型,作为不同用户之间广告搜索行为的相似性及其不确定性的表示和推理框架,通过对用户搜索广告的历史记录进行统计计算,构建反映用户间相似关系的贝叶斯网,进而基于概率推理机制,定量度量没有历史点击记录的用户与存在历史点击记录的用户之间的相似性,从而预测没有历史点击记录的用户对广告的点击率,为广告推荐提供依据.通过建立在KDD Cup 2012-Track 2的Tencent CA训练数据集上的实验,测试了方法的有效性.     

在线广告中点击率预测研究

随着互联网的发展和用户的增长,广告行业从传统的线下广告模式,逐步转变为线上广告模式.同时,由于大数据分析技术的运用,线上广告模式相比于传统广告也体现了巨大的优越性.广告主之间相互竞争,通过竞价的方式,将自己的广告投放在运营媒体的广告位上.所以,在投放前预测该广告可能被用户点击的概率(CTR),对于广告主减少成本和增加可能收入来说非常重要.本文在调研了目前常用的广告点击率预测模型的基础上,选取广告主、广告和投放媒体平台信息作为预测模型的特征,采用真实数据集验证说明各种模型的优劣性,以及不同特征对广告点击率预测结果的影响.     

基于特征优化的广告点击率预测模型研究

针对互联网广告数据具有高维稀疏性的特点,在现有的点击率(Click-Through Rate, CTR)预测问题的相关理论和技术基础上,给出了一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在线广告特征提取模型(CNN Based on GBDT,CNN+). CNN+模型不仅能从原始数据中提取出深度高阶特征,还能解决卷积神经网络在稀疏、高维特征中提取特征困难的问题.在真实数据集上的实验结果表明,与主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和梯度提升决策树这两种特征提取方法相比, CNN+模型提取的特征更加有效.     

风能估算方法综述

本文介绍了几种主要风能估算方法;探讨了它们的机理、实用价值、准确性和可信程度;指出它们对开发风能的作用,方法(8)、(9)、(10)是最适用的,是有发展前途的。     

基于序列特征的点击率预测模型

点击率预测模型是主流推荐系统中十分重要的部分.根据点击率预测的打分来调整商品的展示策略,对提高业务的转化率、改进用户体验等有着重要的意义.传统的点击率预测模型是利用用户特征和商品特征,对点击率进行预测.然而,用户行为序列的结构特征,如周期性规律、趋势等也能一定程度地体现用户行为的倾向.针对部分信息利用上的空缺,使用时间序列分析单元,将提取用户行为序列的特征作为用户特征的扩展,结合因子分解机结构将其与用户、商品特征进行交叉,能够有效提高特征质量,优化点击率预测模型的性能.实验表明,结合用户行为序列特征进行交叉优化的方法能够对点击率预测模型的表现带来很大提升,提高点击率预测的精度.     

基于增强型FNN的广告点击率预测模型

为了进一步提高点击率(Click-through rate,CTR)预测模型学习有效特征组合的能力,该文提出一种基于增强型因子分解向量输入神经网络(Enhanced factorization machine supported neural network,EFNN)的广告点击率预测模型。该模型在基于因子分解向量输入神经网络(Factorization machine supported neural network,FNN)的基础上增加了新特征生成层,采用一种针对CTR数据的卷积操作,对数据进行通道变换后引入Inception结构进行卷积,将生成的新特征和原始特征结合,提升了深度网络的学习能力。实验结果证明,添加了新特征生成层的增强型FNN能有效提高广告点击事件的预测准确率。     

软件成本估算技术研究综述

国内外有关软件成本估算技术的研究,文献数量从多到少,依次可以分为五类：基于算法模型的估算技术、基于功能点的估算技术、基于类比法的估算技术、基于专家经验的估算技术和其它奏技术。其它类技术包括回归分析技术．神经网络技术、动态技术、贝叶斯分析技术、模糊理论技术、组合方法技术等等。本文首先综述了各类软件成本估算技术,然后总结了各类软件成本估算技术的优点和缺点。     

一种新型玉米叶面积估算方法

通过对不同玉米品种的不同叶片大小的数据分析,建立了回归模型,并根据回归模型提出了新的玉米叶面积估算方法。     

基于多元线性回归分析的软件工作量估算模型

软件项目工作量估算在软件开发过程中一直扮演着重要角色。为了准确的估算软件项目工作量,提出了基于多元线性回归分析的估算模型。定义了软件项目中工作量估算的相关性和显著性因子。根据组织软件项目的历史数据,进行了相关性和显著性分析,确定影响软件项目开发的因子域,并利用最小二乘法对相关因子的系数进行回归,经回归后得到工作量与各因子的多元线性方程。通过多元线性回归模型的实际应用,表明该模型误差小精度高,为软件企业提供了一种简易而准确的工作量的估算方法。     

区域洪涝灾害风险估算模型及其应用

为了减轻洪涝灾害造成的损失,针对系统存在的风险指标,研制区域洪涝灾害风险估算模型.应用马尔科夫链进行某种趋势外推型的风险预测,并估算洪涝灾害无实测值的状态;采用贝叶斯统计理论和方法,通过先验分布结合样本信息来推求后验分布,以最大概率原则判别风险估算的趋势,按照估算结果及当地的实际情况,适度调整针对洪涝灾害的策略,尽可能...     

跨领域推荐技术综述

随着信息技术和互联网的飞速发展,信息过载的问题日趋严重.个性化推荐系统是解决这一问题的热门技术.推荐系统的核心在于推荐算法,在过去的十年里,基于单领域的协同过滤推荐算法应用最为广泛.但用户和项目数量的急剧增长使得传统的协同过滤推荐算法面临冷启动和数据稀疏问题的挑战.跨领域推荐旨在整合来自不同领域的用户偏好特征,针对每个用户自身特点进行智能化感知,精准满足用户个性化需求,从而提高目标领域推荐结果的准确性和多样性,现已成为推荐系统研究领域中的热门话题.本文首先对跨领域推荐技术进行系统地研究和分析,概述跨领域推荐算法的相关概念、技术难点;其次对现有的跨领域推荐技术进行分类,总结出各自的优点及不足;最后对跨领域推荐算法的性能分析方法进行详尽的介绍.     

协同Web搜索综述

目前,协同Web搜索的研究处在探索阶段,研究问题和方向尚不够清晰。为此,本文在回顾协同Web搜索的提出与分类基础上,总结了目前有关协同Web搜索的理论研究和实践,进而指出了目前研究存在的问题与不足,并展望了未来的研究方向。     

Web服务组合方法综述

将分布在Internet中的Web服务进行无缝集成能帮助企业高效的开发分布式应用,实现企业异质异构资源的快速融合,达到企业服务增值的目的。目前服务组合的研究得到了学术界和工业界的广泛关注,提出了众多的服务组合方法。本文根据服务组合目标任务的不同将这些方法分成业务流程驱动的服务组合方法和问题求解的服务组合方法两大类,就当前主要的服务组合方法进行介绍,最后提出服务组合技术发展所面临的问题和今后的趋势。     

Web使用挖掘技术研究

本文简要介绍了WEB挖掘的基本概念及其分类,讨论了Web使用挖掘的有关理论.重点分析了Web使用挖掘的主要研究对象和研究方法,包括挖掘的数据对象、数据的采集、数据预处理、模式发现、模式分析及其相关技术.     

A Survey of Web Information Systems and Applications

0 IntroductionWiththe rapid development of Internet , more and more Webinformation systems and applications are emergingand alot of newchallenges have beenrising and some open problems needto be solvedfromthe academic andindustrial points of viewintheseresearchareas .To meet the needs of sharingandexchangingresearchachievements anddevelopment experiences fromboth academic andindustry communities ,the Office Automation and Electronic Govern-ment Society of China Computer Federation(CCF) ha…     

A Survey of Web Information Technology and Application

0 Introduction The surprising growth of the Internet, coupled with the rapid development of Web technique and more and more emergence of web information system and application, is bring great opportunities and big challenges to us. Since the Web p…     

A Survey of Web Information System and Applications

The fourth international conference on Web information systems and applications （WISA 2007） has received 409 submissions and has accepted 37 papers for publication in this issue. The papers cover broad research areas, including Web mining and data warehouse, Deep Web and Web integration, P2P networks, text processing and information retrieval, as well as Web Services and Web infrastructure. After briefly introducing the WISA conference, the survey outlines the current activities and future trends concerning Web information systems and applications based on the papers accepted for publication.     

基于WebServices的Web挖掘集成研究

通过对Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘的研究和分析,探讨了利用Web Services技术实现三者之间的集成,并在此基础上提出了基于Web Services的Web挖掘集成的实现方案.方案的实施,可以更容易地获得各种Web信息进而对其进行分析,从而发现潜在用户,改进站点设计,方便客户浏览和交易.     

语义Web服务基础技术研究综述

语义Web服务的提出是为了解决现有Web服务发现和组合等低性能和低效率问题,从而有效提高信息集成的自动化能力。主要对语义Web服务相关研究的基础--服务的描述语言进行综述。叙述了语义Web服务的研究背景,详细地讨论了5种语义Web服务的描述语言,并给出了语义Web服务的集中式和非集中式两种发布模型架构,列举了语义Web服务的几种开发工具,对语义Web服务技术进行了总结和展望,为以后的深入研究提供参考借鉴。     

基于轻量级XML Web服务的代码生成技术

介绍了用于开发轻量级的XML Web服务的代码生成技术和运行时优化.优化由gSOAP Web服务开发环境实现.该系统支持行业标准的基于XML的Web服务协议,该协议旨在支持XML的网络环境中进行通用存取.随着Web服务协议的标准化,以及可获取如gSOAP的可用于开发Web服务的工具,出现了新的将嵌入式系统集成到更大的框架的机会,这种框架范围很广,从手持和嵌入式设备到数据库、网格.