基于可擴(kuò)展分解機(jī)器的搜索廣告點(diǎn)擊率預(yù)估的開題報(bào)告

基于可擴(kuò)展分解機(jī)器的搜索廣告點(diǎn)擊率預(yù)估的開題報(bào)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(shù)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(duì)搜索廣告點(diǎn)擊率進(jìn)行預(yù)估，就顯得尤為重要?，F(xiàn)有的預(yù)估方法準(zhǔn)確性較高，但對(duì)于新的廣告及特殊情況預(yù)測(cè)效果較差。而可擴(kuò)展分解機(jī)器(ExpansibleDecompositionMachines,EDM)能夠有效地緩解算法在處理新數(shù)據(jù)時(shí)的過擬合問題，同時(shí)也能夠動(dòng)態(tài)擴(kuò)展模型，適應(yīng)新的特征。因此，以EDM為基礎(chǔ)，進(jìn)行搜索廣告點(diǎn)擊率預(yù)估，將會(huì)有更好的預(yù)測(cè)效果和更廣的應(yīng)用價(jià)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(diǎn)擊率預(yù)估中的應(yīng)用，對(duì)比實(shí)驗(yàn)其與常見的CTR預(yù)估模型的優(yōu)缺點(diǎn)，探究其預(yù)測(cè)效果和適應(yīng)性，以及其對(duì)模型的可解釋性有哪些貢獻(xiàn)，并分析預(yù)測(cè)模型的參數(shù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理方式等對(duì)模型性能的影響。2.2研究方法（1）數(shù)據(jù)處理：對(duì)搜索廣告的各類特征進(jìn)行預(yù)處理，包括篩選、去重、缺失值填充等，根據(jù)實(shí)際情況將類別特征進(jìn)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(chǔ)，構(gòu)建搜索廣告點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)模型，并將其應(yīng)用于實(shí)際的搜索廣告數(shù)據(jù)中進(jìn)行預(yù)測(cè)。同時(shí)，以LR、FM、GBDT、DeepFM等模型為基準(zhǔn)，對(duì)比實(shí)驗(yàn)其預(yù)測(cè)效果。對(duì)模型的訓(xùn)練過程進(jìn)行記錄，以及對(duì)模型參數(shù)的調(diào)節(jié)。（3）模型評(píng)估：對(duì)比實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ停x取常見的評(píng)估指標(biāo)，如AUC、log-loss等對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。根據(jù)不同模型的評(píng)估結(jié)果進(jìn)行分析，總結(jié)模型的優(yōu)點(diǎn)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(duì)廣告參與者的競(jìng)價(jià)決策提供指導(dǎo)。三、論文結(jié)構(gòu)和進(jìn)度安排3.1論文結(jié)構(gòu)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(jìn)展和現(xiàn)狀第二章：相關(guān)技術(shù)介紹2.1搜索廣告點(diǎn)擊率預(yù)估2.2可擴(kuò)展分解機(jī)器第三章：搜索廣告點(diǎn)擊率預(yù)估模型構(gòu)建3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理3.2模型建立與調(diào)優(yōu)3.3模型評(píng)估第四章：搜索廣告預(yù)估結(jié)果與分析4.1模型預(yù)測(cè)效果對(duì)比與評(píng)估4.2可解釋性分析第五章：總結(jié)與展望5.1總結(jié)和貢獻(xiàn)5.2研究不足和展望3.2進(jìn)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(jìn)展和現(xiàn)狀第二階段（2022年5月-2022年7月）2.1搜索廣告點(diǎn)擊率預(yù)估2.2可擴(kuò)展分解機(jī)器第三階段（2022年8月-2022年10月）3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理3.2模型建立與調(diào)優(yōu)3.3模型評(píng)估第四階段（2022年11月-2023年1月）4.1模型預(yù)測(cè)效果對(duì)比與評(píng)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(jié)和貢獻(xiàn)5.2研究不足和展望四、預(yù)期成果和應(yīng)用價(jià)值4.1預(yù)期成果本研究將基于可擴(kuò)展分解機(jī)器(EDM)方法，對(duì)搜索廣告點(diǎn)擊率預(yù)估進(jìn)行研究，并探索可擴(kuò)展分解機(jī)器在預(yù)測(cè)效果和適應(yīng)性方面的優(yōu)勢(shì)和不足，以及對(duì)模型的可解釋性的貢獻(xiàn)。預(yù)期達(dá)到更好的預(yù)測(cè)效果和更靈活的適應(yīng)性，為搜索廣告企業(yè)提供更加準(zhǔn)確和靈活的預(yù)測(cè)服務(wù)。4.2應(yīng)用價(jià)值本研究為搜索廣告企業(yè)提供更高準(zhǔn)確度和可解釋性的廣告點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)服務(wù)，同時(shí)為其他類似領(lǐng)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