發(fā)布時(shí)間：2020-08-10 23:04

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代,廣告投入方和廣告展示商會(huì)根據(jù)廣告點(diǎn)擊率作出競(jìng)拍決策,因此CTR預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性對(duì)公司有很高的商業(yè)價(jià)值。機(jī)器學(xué)習(xí)在預(yù)測(cè)廣告點(diǎn)擊率方面起核心作用,CTR預(yù)估模型的研究具有實(shí)際商業(yè)應(yīng)用價(jià)值以及理論研究?jī)r(jià)值。CTR預(yù)估中常用的模型是邏輯回歸,但是在廣告問(wèn)題方面,首先數(shù)據(jù)維度高,數(shù)據(jù)量非常大,并且特征之間存在相關(guān)信息。以前,實(shí)際應(yīng)用中需要快速處理數(shù)據(jù)并進(jìn)行特征選擇,很大程度需要依靠人工經(jīng)驗(yàn),花費(fèi)精力的同時(shí)不一定能帶來(lái)好的效果。另一方面,特征之間存在一些關(guān)聯(lián)信息,增加有效信息能提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。因此如何快速自動(dòng)發(fā)現(xiàn)有效特征及構(gòu)建有效特征組合是CTR預(yù)估的關(guān)鍵問(wèn)題。本文在現(xiàn)有常用GBDT構(gòu)建特征組合并通過(guò)LR進(jìn)行預(yù)測(cè)的回歸模型基礎(chǔ)上,將可并行化的XGBoost算法代替?zhèn)鹘y(tǒng)GBDT,并加入特征之間的相關(guān)信息,用〈wi,fj',fi〉xixj表示特征二階交叉信息,即構(gòu)建了 FFM模型,添加到sigmoid函數(shù)得到預(yù)測(cè)概率值。本文還研究了集成學(xué)習(xí)的方式和有效性,將FFM模型的預(yù)測(cè)值作為新特征和已有特征一起輸入RF模型和XGBoost模型學(xué)習(xí),由此建立了 XGBoost+FFM,FFM+RF,FFM+XGBoost的集成學(xué)習(xí)模型。在實(shí)證方面,主要使用logloss評(píng)估指標(biāo),與先前模型作對(duì)比,從準(zhǔn)確性、運(yùn)算速度、穩(wěn)定性分析所建模型的優(yōu)點(diǎn)。本文模型的主要優(yōu)點(diǎn)有三個(gè)。第一,本文考慮了特征之間的相關(guān)信息,考慮廣告數(shù)據(jù)的稀疏性,引入因子分解的方式構(gòu)建FFM模型,相比傳統(tǒng)的LR模型,FFM模型有更好的非線性擬合能力。第二,XGBoost的近似直方圖算法實(shí)現(xiàn)了提升法的并行計(jì)算,比之前的GBDT的運(yùn)算速度明顯加快,并且準(zhǔn)確性也高。第三,集成學(xué)習(xí)的方式大大提升了模型的泛化能力,且準(zhǔn)確性有一定保證。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：C81
【圖文】：

一起輸入ＲＦ模型和ＸＧＢｏｏｓｔ模型學(xué)習(xí)，并且通過(guò)ＸＧＢｏｏｓｔ模型構(gòu)造新特征組合，和原逡逑始特征一起作為ＦＦＭ的輸入，由此建立了邋ＸＧＢｏｏｓｔ＋ＦＦＭ，邋ＦＦＭ＋ＲＦ，ＦＦＭ＋ＸＧＢｏｏｓｔ的逡逑集成學(xué)習(xí)模型。主要的模型結(jié)構(gòu)如下圖１－１所示：逡逑４逡逑

圖３－１：邋Ｂａｇｇｉｎｇ學(xué)習(xí)流程示意圖逡逑述，給出Ｂａｇｇｉｎｇ的學(xué)習(xí)算法（以回歸問(wèn)題為例）：逡逑ｉｔｈｍ邋３－３：邋Ｂａｇｇｉｎｇ算法（以回歸問(wèn)題為例）逡逑訓(xùn)練集￡＞邋＝邋｛（力，％）私１，參數(shù)８，基學(xué)習(xí)算法逡逑基學(xué)習(xí)器的組合結(jié)果逡逑樣得到Ｂ個(gè)Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ訓(xùn)練集丨Ｄ＾＝１逡逑ｒ邋ｂ邋＝邋１，２，邋．．．，Ｂ邋ｄｏ：逡逑用Ｂｏｏｓｔｒａｐ訓(xùn)練集Ｚ）ｂ得到基學(xué)習(xí)器（ｘ）逡逑ｄＦｏｒ逡逑合ｂ個(gè)學(xué)習(xí)器得到最終模型＝逡逑驗(yàn)證明Ｂａｇｇｉｎｇ通常比單學(xué)習(xí)器的效果會(huì)有很大提升，雖然效果通ｎｇ，但是Ｂａｇｇｉｎｇ中的各個(gè)基學(xué)習(xí)器可以獨(dú)立進(jìn)行，簡(jiǎn)單適合并行計(jì)算，

邐Ｔ２（ｘ）逡逑（Ｓ邋八－ｅ２，邐—２＞）逡逑一＼邐＝逡逑＼（＝口：一咖」逡逑圖３－１：邋Ｂａｇｇｉｎｇ學(xué)習(xí)流程示意圖逡逑綜上所述，給出Ｂａｇｇｉｎｇ的學(xué)習(xí)算法（以回歸問(wèn)題為例）：逡逑Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ邋３－３：邋Ｂａｇｇｉｎｇ算法（以回歸問(wèn)題為例）逡逑輸入：訓(xùn)練集￡＞邋＝邋｛（力，％）私１，參數(shù)８，基學(xué)習(xí)算法逡逑輸出：基學(xué)習(xí)器的組合結(jié)果逡逑１．

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