利用神经网络进行赞助搜索点击预测
机器学习
2015-09-22 v3 神经与进化计算
摘要
赞助搜索是一个价值数十亿美元的产业，构成了搜索引擎（SE）的主要收入来源。点击率（CTR）估计在广告选择中起着至关重要的作用，并极大地影响搜索引擎收入、广告主流量和用户体验。我们提出了一种结合人工神经网络（ANN）与决策树来解决 CTR 预测问题的新颖架构。首先，我们将 ANN 与当前用于该任务的其他流行机器学习模型进行比较。然后，我们进一步将 ANN 与 MatrixNet（提升树的一种专有实现）相结合，并评估整个系统的性能。结果表明，我们的方法相比现有模型有显著提升。
引用
@article{arxiv.1412.6601,
title = {Using Neural Networks for Click Prediction of Sponsored Search},
author = {Afroze Ibrahim Baqapuri and Ilya Trofimov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.6601},
year = {2015}
}
备注
updated typos, and removed conference header