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基于KMeans-LR的廣告推薦應(yīng)用

計(jì)算機(jī)仿真 頁(yè)數(shù)： 5 2024-11-15
摘要： 隨著互聯(lián)網(wǎng)在線廣告業(yè)務(wù)的飛速發(fā)展,面對(duì)海量稀疏的廣告點(diǎn)擊日志數(shù)據(jù),單一傳統(tǒng)型預(yù)測(cè)方法由于性能較低,在海量廣告數(shù)據(jù)推薦上表現(xiàn)不佳。這里提出一種基于聚類-邏輯回歸(KMeans-LR)的廣告推薦模型,該模型首先通過(guò)Softmax函數(shù)對(duì)初始數(shù)據(jù)各列進(jìn)行概率歸一化,構(gòu)造處理各列值為分類概率值;然后輸入至KMeans算法,通過(guò)超參控制分類數(shù),進(jìn)行自動(dòng)歸類;最終輸入分段邏輯回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)... （共5頁(yè)）

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