TY -的A2赵Wenbing盟——张,森盟- Fu,羌族非盟-肖,Wendong PY - 2017 DA - 2017/11/09 TI -广告点击率预测基于Weighted-ELM和SP - 2938369六世- 2017 AB -学习演算法准确点击率(CTR)预测不仅可以提高广告公司的声誉和收入,而且还帮助广告主优化广告性能。主要有两个尚未解决的问题的CTR预测:预测精度低,由于广告的不平衡分布数据和实时竞价广告实现的缺乏。在本文中,我们将开发一种新型的在线实时竞价CTR预测方法,通过融合(RTB)广告通过以下策略:用户配置文件系统是由RTB广告的历史数据来描述用户特性,历史CTR特性,特性ID,另一个数值特性。小说CTR预测方法提出了解决不平衡学习样本分布通过整合Weighted-ELM (WELM)和学习演算法。常用的算法相比,该方法可以显著提高点击率。SN - 1058 - 9244 UR - https://doi.org/10.1155/2017/2938369 - 10.1155 / 2017/2938369摩根富林明科学编程PB - Hindawi KW - ER