%0 Journal Article %A 邓路佳 %A 刘平山 %T 基于GMM-FMs的广告点击率预测研究 %D 2019 %R 10.19678/j.issn.1000-3428.0050466 %J 计算机工程 %P 122-126 %V 45 %N 5 %X

传统单一模型对广告点击率(CTR)的预测效果较片面,且广告日志数据存在稀疏性问题。为此,将高斯混合模型(GMM)与因子分解机(FM)相结合,建立一种广告点击率预测模型GMM-FMs。对原始数据集进行高斯聚类,在聚类后得到的数据子集上分别建立CTR预测模型,将多个预测模型的结果进行有效加权得到最终结果。实验结果表明,相比传统逻辑回归与FM模型,该模型在训练集与测试集比例不同时均能取得较高的AUC值。

%U http://www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0050466