多元邏輯回歸在實時競價中的應用研究.pdf

1、實時競價的過程是由需求方平臺、媒體平臺以及消費者共同完成的。這一過程是三贏的，消費者可以看到自己感興趣的廣告，廣告主可以使得投放更加精準，降低成本，需求方平臺可以賺到更多的廣告提成。實時競價是一項很復雜且涉及領域廣泛的工作，本文就實時競價這一問題提出了一種基于邏輯回歸模型的算法。將實時競價整體算法實現分成了兩個主要方面：數據預處理和模型訓練。其中模型訓練又分為線下受眾選擇模型訓練和邏輯回歸模型訓練。數據處理部分，從各種競價日志數據入手，

2、將其負例部分，通過一種經過優(yōu)化的、對處理高維稀疏數據有很大優(yōu)勢的聚類算法經行聚類，達到了很好的效果，大大減少了負例的數量。提高了正負例比例。大大減少了后續(xù)的模型訓練時長，提升了訓練效果。模型訓練中，從經過處理的競價日志數據出發(fā)，通過數據預處理、特征提取、增量合并、排序降維、模型求解、模型驗證這些步驟，得到邏輯回歸模型。此模型為一個特征到權重的映射文件。多元邏輯回歸算法模型屬于有監(jiān)督學習的一種，關鍵點在于如何提取數據集中區(qū)分度高的特征。<