Sponsrad sökning är en mångmiljardindustri och utgör en viktig inkomstkälla för sökmotorer (SE). click-through-rate (CTR) uppskattning spelar en avgörande roll för val av annonser, och påverkar i hög grad SE intäkter, annonsör trafik och användarupplevelse. Vi föreslår en ny arkitektur för att lösa CTR förutsägelse problem genom att kombinera artificiella neurala nätverk (ANN) med beslut träd. Först jämför vi ANN med andra populära maskininlärningsmodeller som används för denna uppgift. Sedan går vi vidare till att kombinera ANN med MatrixNet (proprietärt genomförande av boostade träd) och utvärdera prestandan hos systemet som helhet. Resultaten visar att vår strategi ger betydande förbättringar jämfört med befintliga modeller.
Baqapuri och Trofimov REF föreslog en ny arkitektur för att lösa CTR förutsägelsen för sponsrad sökning reklam genom att kombinera artificiella neurala nätverk med boostrade träd.
Using Neural Networks for Click Prediction of Sponsored Search
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}