基于可擴展分解機器的搜索廣告點擊率預估的開題報告

基于可擴展分解機器的搜索廣告點擊率預估的開題報告一、選題背景及意義隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，搜索廣告成為廣告行業(yè)中的重要一環(huán)。因此，對搜索廣告點擊率進行預估，就顯得尤為重要?，F(xiàn)有的預估方法準確性較高，但對于新的廣告及特殊情況預測效果較差。而可擴展分解機器(ExpansibleDecompositionMachines,EDM)能夠有效地緩解算法在處理新數(shù)據(jù)時的過擬合問題，同時也能夠動態(tài)擴展模型，適應新的特征。因此，以EDM為基礎，進行搜索廣告點擊率預估，將會有更好的預測效果和更廣的應用價值。二、研究內(nèi)容及方法2.1研究內(nèi)容基于EDM，探究其在搜索廣告點擊率預估中的應用，對比實驗其與常見的CTR預估模型的優(yōu)缺點，探究其預測效果和適應性，以及其對模型的可解釋性有哪些貢獻，并分析預測模型的參數(shù)、數(shù)據(jù)預處理方式等對模型性能的影響。2.2研究方法（1）數(shù)據(jù)處理：對搜索廣告的各類特征進行預處理，包括篩選、去重、缺失值填充等，根據(jù)實際情況將類別特征進行one-hot編碼或基于嵌入層的編碼方式。（2）模型建立：以EDM為基礎，構建搜索廣告點擊率預測模型，并將其應用于實際的搜索廣告數(shù)據(jù)中進行預測。同時，以LR、FM、GBDT、DeepFM等模型為基準，對比實驗其預測效果。對模型的訓練過程進行記錄，以及對模型參數(shù)的調(diào)節(jié)。（3）模型評估：對比實驗模型，選取常見的評估指標，如AUC、log-loss等對模型進行評估。根據(jù)不同模型的評估結果進行分析，總結模型的優(yōu)點和不足。（4）可解釋性分析：通過SHAP值、LIME等方法，理解模型的決策過程和重要因素，提高模型的可解釋性并對廣告參與者的競價決策提供指導。三、論文結構和進度安排3.1論文結構第一章：緒論1.1研究背景和意義1.2研究內(nèi)容和方法1.3研究進展和現(xiàn)狀第二章：相關技術介紹2.1搜索廣告點擊率預估2.2可擴展分解機器第三章：搜索廣告點擊率預估模型構建3.1數(shù)據(jù)預處理3.2模型建立與調(diào)優(yōu)3.3模型評估第四章：搜索廣告預估結果與分析4.1模型預測效果對比與評估4.2可解釋性分析第五章：總結與展望5.1總結和貢獻5.2研究不足和展望3.2進度安排第一階段（2022年2月-2022年4月）1.1研究背景和意義1.2研究內(nèi)容和方法1.3研究進展和現(xiàn)狀第二階段（2022年5月-2022年7月）2.1搜索廣告點擊率預估2.2可擴展分解機器第三階段（2022年8月-2022年10月）3.1數(shù)據(jù)預處理3.2模型建立與調(diào)優(yōu)3.3模型評估第四階段（2022年11月-2023年1月）4.1模型預測效果對比與評估4.2可解釋性分析第五階段（2023年2月-2023年3月）5.1總結和貢獻5.2研究不足和展望四、預期成果和應用價值4.1預期成果本研究將基于可擴展分解機器(EDM)方法，對搜索廣告點擊率預估進行研究，并探索可擴展分解機器在預測效果和適應性方面的優(yōu)勢和不足，以及對模型的可解釋性的貢獻。預期達到更好的預測效果和更靈活的適應性，為搜索廣告企業(yè)提供更加準確和靈活的預測服務。4.2應用價值本研究為搜索廣告企業(yè)提供更高準確度和可解釋性的廣告點擊率預測服務，同時為其他類似領域的企業(yè)提供了一種新的思路，以及新的可解釋性分析方法，提高廣告