一种基于特征工程的增强型广告事件预测方法
机器学习
2019-07-04 v1 机器学习
摘要
在数字广告中，点击率（CTR）与转化率（CVR）是评估广告效果的重要指标。因此，广告事件预测系统对于赞助搜索、展示广告以及实时竞价（RTB）至关重要且被广泛使用。在本工作中，我们通过提出一种高效的新特征工程方法，引入一种用于广告事件预测（即点击、转化）的增强型方法。我们使用一个正在运行的营销活动的大规模真实事件数据集来评估所提预测算法的效率。结果说明了所提广告事件预测方法的优势，其显著优于其他替代方法。
引用
@article{arxiv.1907.01959,
title = {An Enhanced Ad Event-Prediction Method Based on Feature Engineering},
author = {Saeid Soheily Khah and Yiming Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.01959},
year = {2019}
}
备注
8th International Conference on Soft Computing, Artificial Intelligence and Applications (SAI 2019), June 29-30, 2019, Copenhagen, Denmark