递归神经网络改进的广告点击率预测模型研究

本文主要探讨了"基于递归神经网络的广告点击率预估研究"，由陈巧红等人在浙江理工大学学报（自然科学版）发表，刊载于2016年第35卷第6期。随着在线广告市场的迅速发展，提高广告点击率对于提升广告效益具有重要意义。研究者针对这一问题，首先对广告数据进行了深入的特征提取和特征降维，目的是为了减少冗余信息并提取关键特征，这在深度学习模型中至关重要。 核心研究方法采用了改进的基于长短时记忆（LSTM）的递归神经网络模型。LSTM是一种循环神经网络结构，特别适合处理序列数据，能够捕捉到时间序列中的长期依赖关系，这对于广告点击行为预测非常有帮助。研究者选用随机梯度下降法（SGD）作为优化算法，这是一种迭代优化方法，通过不断调整模型参数来最小化损失函数，此处的目标函数选择了交叉熵，这是衡量预测概率分布与真实分布差异的一种常用方法。 实验结果显示，相较于逻辑回归、BP神经网络和传统的递归神经网络，改进的LSTM递归神经网络模型在广告点击率预估的准确性上取得了显著提升。这意味着该模型能够更精确地预测用户的点击行为，从而帮助在线广告服务商制定更为精准的价格策略，广告主也能据此做出更为合理的广告投放决策，整个广告产业链的角色都能从中受益，实现收益的最大化。 关键词包括广告点击率、递归神经网络、LSTM、随机梯度下降和交叉熵，这些概念贯穿全文，强调了研究的核心技术和优化方法。该研究不仅具有理论价值，还具有实际应用价值，对于推动在线广告行业的优化和进步具有积极意义。