基于可扩展分解机器的搜索广告点击率预估的开题报告

基于可扩展分解机器的搜索广告点击率预估的开题报告一、选题背景及意义随着互联网的普及和大数据技术的发展，搜索广告成为广告行业中的重要一环。因此，对搜索广告点击率进行预估，就显得尤为重要。现有的预估方法准确性较高，但对于新的广告及特殊情况预测效果较差。而可扩展分解机器(ExpansibleDecompositionMachines,EDM)能够有效地缓解算法在处理新数据时的过拟合问题，同时也能够动态扩展模型，适应新的特征。因此，以EDM为基础，进行搜索广告点击率预估，将会有更好的预测效果和更广的应用价值。二、研究内容及方法2.1研究内容基于EDM，探究其在搜索广告点击率预估中的应用，对比实验其与常见的CTR预估模型的优缺点，探究其预测效果和适应性，以及其对模型的可解释性有哪些贡献，并分析预测模型的参数、数据预处理方式等对模型性能的影响。2.2研究方法（1）数据处理：对搜索广告的各类特征进行预处理，包括筛选、去重、缺失值填充等，根据实际情况将类别特征进行one-hot编码或基于嵌入层的编码方式。（2）模型建立：以EDM为基础，构建搜索广告点击率预测模型，并将其应用于实际的搜索广告数据中进行预测。同时，以LR、FM、GBDT、DeepFM等模型为基准，对比实验其预测效果。对模型的训练过程进行记录，以及对模型参数的调节。（3）模型评估：对比实验模型，选取常见的评估指标，如AUC、log-loss等对模型进行评估。根据不同模型的评估结果进行分析，总结模型的优点和不足。（4）可解释性分析：通过SHAP值、LIME等方法，理解模型的决策过程和重要因素，提高模型的可解释性并对广告参与者的竞价决策提供指导。三、论文结构和进度安排3.1论文结构第一章：绪论1.1研究背景和意义1.2研究内容和方法1.3研究进展和现状第二章：相关技术介绍2.1搜索广告点击率预估2.2可扩展分解机器第三章：搜索广告点击率预估模型构建3.1数据预处理3.2模型建立与调优3.3模型评估第四章：搜索广告预估结果与分析4.1模型预测效果对比与评估4.2可解释性分析第五章：总结与展望5.1总结和贡献5.2研究不足和展望3.2进度安排第一阶段（2022年2月-2022年4月）1.1研究背景和意义1.2研究内容和方法1.3研究进展和现状第二阶段（2022年5月-2022年7月）2.1搜索广告点击率预估2.2可扩展分解机器第三阶段（2022年8月-2022年10月）3.1数据预处理3.2模型建立与调优3.3模型评估第四阶段（2022年11月-2023年1月）4.1模型预测效果对比与评估4.2可解释性分析第五阶段（2023年2月-2023年3月）5.1总结和贡献5.2研究不足和展望四、预期成果和应用价值4.1预期成果本研究将基于可扩展分解机器(EDM)方法，对搜索广告点击率预估进行研究，并探索可扩展分解机器在预测效果和适应性方面的优势和不足，以及对模型的可解释性的贡献。预期达到更好的预测效果和更灵活的适应性，为搜索广告企业提供更加准确和灵活的预测服务。4.2应用价值本研究为搜索广告企业提供更高准确度和可解释性的广告点击率预测服务，同时为其他类似领域的企业提供了一种新的思路，以及新的可解释性分析方法，提高广告