递归神经网络驱动的广告点击率精准预测

本文主要探讨了基于递归神经网络的广告点击率预估方法，这是在计算机科学与技术领域的一个重要研究课题，特别是在大数据时代背景下，随着在线广告的快速发展，精确预测广告点击率变得至关重要。作者余仕敏针对这一问题，选择了递归神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）作为研究工具，这是一种特别适合处理序列数据的神经网络结构，能够捕捉到时间序列中的依赖关系，这对于理解用户行为和广告效果有显著优势。 传统的线性模型，如逻辑回归，虽然可以初步进行点击率预测，但由于其线性假设和有限的非线性表达能力，难以应对复杂的数据特征和防止过拟合。相比之下，递归神经网络通过循环连接和记忆单元的设计，能够在处理广告历史数据时更好地捕捉潜在的长期依赖和模式，从而提供更为准确的预测。 论文中，作者可能会介绍如何将随机森林算法和Python编程语言应用于RNN模型的构建与优化。随机森林是一种集成学习方法，可以作为特征选择和模型验证的工具，辅助RNN模型提高性能。Python作为一种广泛使用的编程语言，提供了丰富的库和工具，如TensorFlow或Keras，用于实现深度学习模型。 研究内容可能包括模型的训练过程，如何设计合适的RNN架构（如长短时记忆网络LSTM），以及如何处理文本、图片等广告特征数据的预处理和编码。此外，还可能探讨了模型的评估指标，如AUC-ROC曲线、平均绝对误差（MAE）或均方误差（MSE），以及如何通过交叉验证来确保模型的泛化能力。 论文的核心部分可能展示了实验结果，包括不同模型（线性模型与RNN模型）在实际广告点击率预测上的对比，以及RNN模型在处理复杂序列数据时的优势。最后，作者可能会讨论未来的研究方向，如如何进一步改进RNN模型以提高预测精度，或者探索其他深度学习技术在广告点击率预估中的应用。 这篇硕士论文深入探讨了递归神经网络在广告点击率预估中的潜力，不仅提升了广告投放的精准度，也为机器学习在广告行业中的实际应用提供了一种创新的方法。