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搜索引擎广告用户行为预测与特征分析

《计算机应用研究》2013年 第5期 | 王海雷 贺一骏 俞学宁 张铭   北京大学光华管理学院 中国民生银行博士后工作站 北京100031 北京大学信息科学技术学院 北京100871 中国民生银行科研培训学院 北京100084
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摘 要:介绍了搜索引擎广告系统的基本运作模式。通过对广告四元组的特征提取、特征值平滑等操作,将广告记录解析成为训练数据,并将数据分为训练集和测试集,使用支持向量机算法并利用训练集训练出的模型将测试集分类,从而预测出用户的行为。通过对特征的分析,得出对用户行为预测准确率影响最大的特征是点击率。实验证明,在使用该模型中所有特征的情况下,分类的准确率能够达到83.17%。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 计算机网络
【关键词】 搜索广告 支持向量机 点击率 准确率 广告质量特征 相似度特征
【出 处】 《计算机应用研究》2013年 第5期 1413-1418页 共6页
【收 录】 中文科技期刊数据库