基于用户个性化数据的信息流广告推荐系统分析与设计
这是一篇关于信息流广告,用户个性化数据,广告推荐,多路并行召回,广告竞价的论文, 主要内容为随着社交网络媒体和大数据挖掘技术的蓬勃发展,基于用户个性化数据的信息流广告推荐系统逐渐成为了很多公司的重点研究项目。信息流广告是一个涉及广告主,广告平台和互联网用户的领域,因三者的目标不同,广告平台将广告主和互联网用户紧密地结合在一起,广告主追求的是投资回报比,互联网用户追求的是体验和享受,广告平台追求的则是利润收入,信息流推荐系统则是具体落地的商业化产品。该系统使得信息流广告由原生的单一推送到现如今个性化推荐,广告效果千人千面,广告推广的效率也比之前有了很大的提升。现如今互联网商业领域对信息流广告推荐系统的研究众多,但相关研究比较匮乏和陈旧,且推荐精准度和系统吞吐量较差。为解决上述问题,本文针对信息流广告推荐系统技术主要展开了三方面的研究:1.信息流广告推荐系统涉及大量广告与用户匹配计算的操作。为解决推荐系统吞吐量问题,提出了一种基于多路并行召回和统一排序分发的信息流推荐设计,并论述该设计在高拓展,低延时,强稳定性上有提升。2.推荐系统精准度。信息流广告推荐系统的核心评估指标是推荐的精准度,即在合适的地点,合适的时间,将合适的内容提供给合适的用户。为提高推荐精准度,本文引入一些在日常生活中,广告精准投放的流量策略,以及介绍Light GBM,XGBoost,Wide&Deep在本系统的实际应用和效果评估。3.广告系统收益。为了实现广告推荐系统收益的最大化,本文提出了一种基于模型权重,产品权重和广告竞价值的广告竞价策略,并论述该策略在一定程度上保证了用户体验和广告收入的平衡。本文根据上述提到的相关技术理论和推荐架构实现了一个基于用户个性化数据信息流广告推荐系统,该系统可以准确地推荐出用户感兴趣的内容。经实验表明,我们使用的相关算法以及工程策略在提高推荐系统的推荐精准度和系统吞吐量是可靠的。
基于深度学习的推荐系统研究与实现
这是一篇关于推荐系统,深度学习,知识图谱,知识蒸馏,广告推荐的论文, 主要内容为推荐系统是机器学习领域热门的研究方向,也是解决信息过载的重要技术手段之一。在互联网技术飞速发展的今天,广告推荐方向的推荐系统应用尤为广泛,主要方法是通过针对不同用户进行个性化的广告推荐,从而提高用户点击广告的点击率与广告的转化率,同时提高用户体验。传统的推荐方法倾向于将用户喜欢的相似物品排到推荐列表前,对于用户喜欢的某一类物品易造成了推荐内容的同质化。为了解决上述问题,本文利用深度学习的算法引入外部知识图谱对用户建模,来挖掘用户历史行为数据中隐藏的个性化偏好信息。本文的主要研究内容如下:(1)在推荐系统中利用基于深度学习的知识图谱技术,注入模型外部知识,让模型对推荐的内容的词向量有更丰富的表达。基于深度学习的序列模型能够将词的语义信息在上下文中嵌入词向量中,但是往往缺少背景知识,背景知识对文本的理解有重要的意义,使用知识图谱来引入外部知识缓解这一问题。引入知识图谱后试验表明在特定领域IMDb分类问题上,相同参数量模型在Top1@Accuracy指标优于现有模型3.0%。在开放领域BookReview、Shopping、Weibo、XNLI、LCQMC、MSRA-NER 七个数据集上,相同参数量模型优于现有模型BERT 1.0%。(2)针对训练后的模型由于计算复杂度太高而无法直接部署的问题,提出三角蒸馏的模型压缩方法,在可允许范围内降低模型线上推理精度的前提下,提高了线上推理速度80%,降低了模型90%参数量,大大降低了推理的时间延迟。(3)设计并实现了基于web的广告推荐系统。该系统主要包括在线搜索引擎、在线广告推荐、用户实时点击等功能。使用流式计算框架与分布式框架可进行大规模部署,可实现完整的线下训练、线上模型推理。模型部署线上后对模型有一套离线和线上的评估方法,动态检测模型的推荐精度,进而动态调整模型适应用户的个性化推荐。
基于深度学习的推荐系统研究与实现
这是一篇关于推荐系统,深度学习,知识图谱,知识蒸馏,广告推荐的论文, 主要内容为推荐系统是机器学习领域热门的研究方向,也是解决信息过载的重要技术手段之一。在互联网技术飞速发展的今天,广告推荐方向的推荐系统应用尤为广泛,主要方法是通过针对不同用户进行个性化的广告推荐,从而提高用户点击广告的点击率与广告的转化率,同时提高用户体验。传统的推荐方法倾向于将用户喜欢的相似物品排到推荐列表前,对于用户喜欢的某一类物品易造成了推荐内容的同质化。为了解决上述问题,本文利用深度学习的算法引入外部知识图谱对用户建模,来挖掘用户历史行为数据中隐藏的个性化偏好信息。本文的主要研究内容如下:(1)在推荐系统中利用基于深度学习的知识图谱技术,注入模型外部知识,让模型对推荐的内容的词向量有更丰富的表达。基于深度学习的序列模型能够将词的语义信息在上下文中嵌入词向量中,但是往往缺少背景知识,背景知识对文本的理解有重要的意义,使用知识图谱来引入外部知识缓解这一问题。引入知识图谱后试验表明在特定领域IMDb分类问题上,相同参数量模型在Top1@Accuracy指标优于现有模型3.0%。在开放领域BookReview、Shopping、Weibo、XNLI、LCQMC、MSRA-NER 七个数据集上,相同参数量模型优于现有模型BERT 1.0%。(2)针对训练后的模型由于计算复杂度太高而无法直接部署的问题,提出三角蒸馏的模型压缩方法,在可允许范围内降低模型线上推理精度的前提下,提高了线上推理速度80%,降低了模型90%参数量,大大降低了推理的时间延迟。(3)设计并实现了基于web的广告推荐系统。该系统主要包括在线搜索引擎、在线广告推荐、用户实时点击等功能。使用流式计算框架与分布式框架可进行大规模部署,可实现完整的线下训练、线上模型推理。模型部署线上后对模型有一套离线和线上的评估方法,动态检测模型的推荐精度,进而动态调整模型适应用户的个性化推荐。
基于曝光量预估的广告推荐模型的研究
这是一篇关于曝光量预估,Graph Embedding,广告推荐,鲁棒控制的论文, 主要内容为近年来,随着数字营销的发展势头急剧上升以及互联网技术的火速发展,广告已经成为诸多平台的盈利点之一,广告位逐渐成为流量变现的一个重要手段。如何利用曝光量向广告主展示广告投放效果成为目前广告推荐领域一个关键的研究问题之一。因为广告曝光量预估涉及到用户、广告主和平台三方协调的利益,而且广告推荐系统上线生效后是否能够长期稳定运行不仅需要参考曝光量制定合理的竞价方案还需要对系统的稳定性研究制定合理的广告投放方案。因此,本文对广告曝光量进行预估并对广告推荐系统稳定运行进行深入研究。针对广告曝光量预估问题,本文提出了基于GraphCIN的曝光量预估模型。首先将广告曝光日志数据通过数据预处理,利用Graph Embedding方法挖掘全局和局部特征,利用CIN网络拟合低阶和高阶特征,利用LightGBM模型提取重要特征,将提取好的特征向量输入到MLP模型中预估广告的曝光量。针对推荐系统稳定运行问题,本文基于鲁棒控制算法设计H∞控制器并仿真求解控制律。从控制理论角度出发,重点研究了一类广告推荐系统的建模和鲁棒H∞控制算法,并在线性矩阵不等式(LMI)框架内给出了鲁棒H∞反馈控制律的具体设计,可以更好的解决广告推荐系统运行过程中出现外界干扰的问题,并为广告主提供广告投放的决策依据。本文基于真实社交平台提供的脱敏数据,首先进行数据预处理,其次从业务规则,统计指标和Graph Embeddig的方式提取特征,并输入到预估模型中,并根据预估结果,对提出的系统控制器进行仿真模拟求解,根据仿真结果提出广告投放建议。研究结果表明,本文提出的曝光量预估的广告推荐模型,能够为现实中广告主曝光量预估和广告推荐系统上线运行过程中出现干扰问题的解决提供参考。
基于商品类目的个性化广告推荐
这是一篇关于广告推荐,XGBoost,特征选择,模型融合的论文, 主要内容为随着移动互联网时代的到来,电子商务呈现爆发式的增长,越来越多的人通过网络购买自己心仪的商品。由于摆脱了传统货架空间的限制,像亚马逊、天猫、京东等B2C电商平台可以将海量的商品呈现给用户,满足人们日益增长的不同需求。然而,海量的商品同时也意味着艰难的选择,为了帮助用户快速的找到自己感兴趣的商品,帮助商家快速获取自己的目标用户,促进平台整体成交量的提升,推荐系统成为实现用户、商家和电商平台三方共赢的不二选择。本文主要研究如何根据用户的需求实现个性化广告推荐的问题。针对现有的推荐系统存在的资源消耗过大、用户体验较差的问题,本文提出了一种基于商品类目的个性化广告推荐方案,该方案通过挖掘用户在购物网站上的点击日志,构建模型去预测用户近期的商品品类偏好,并以此为基础提供营销服务,满足了不同营销主体在不同场景的营销需求。利用阿里巴巴的真实电商数据,论文从特征构建和推荐模型优化两方面展开研究,给出了该推荐方案的系统原型。特征构建过程首先对原始的用户点击日志进行了详细分析,合理的划分出了训练集、测试集和验证集;接着基于对数据和营销业务的理解,从用户、类目和用户类目对三个维度设计和构建了大量的原创性特征,全方位细化了用户和商品品类间的联系,大大减少了从原始数据到特征向量过程中的信息损失;最后借助MapReduce并行计算框架,编写了大量的特征提取代码,完成了特征的流式提取,为后续的推荐模型构建与优化提供了良好的数据基础。推荐模型优化研究首先以XGBoost模型为基准模型,采用网格搜索和贪心策略相结合的超参数优化方案,获取了一个性能优异的推荐模型;接着针对特征数量较多,特征冗余明显的问题,提出了一种基于频繁特征对的特征选择算法,通过挖掘决策树从根节点到叶子节点的特征链路,获取频繁特征对,并以此度量特征重要性,实现了在保证模型分类性能前提下的快速降维,极大的减少了推荐模型训练、预测的计算资源消耗;最后,构建了一种多模型融合方案,将逻辑回归、极端随机树、随机森林、GBDT和XGBoost等模型的预测值作为特征,并结合特征选择算法获取的重要特征,再次使用XGBoost算法构建复合模型,不仅在原来单模型的基础上进一步提升了分类性能,还大大增强了模型的泛化能力。
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