期刊文章详细信息
基于改进的FolkRank广告推荐及预测算法
Adapted-Folk Rank for Ads recommendation and prediction
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘实验室,北京100044
基 金：北京市自然科学基金资助;项目编号:4142042
年 份：2014
卷 号：35
期 号：9
起止页码：43-48
语 种：中文
收录情况：CSA、IC、JST、普通刊
摘 要：广告的点击率预测是指利用点击日记预测的点击率,其结果受到多方面因素影响,其中包括用户性质。有效的预测广告点击率,可以提高用户对网站展示广告的满意程度。基于Page Rank的Folk Rank算法在一个用户、资源、标签的三元组中进行迭代计算,求出推荐的标签。本文使用改进后的Folk Rank方法,通过个性化地从目标节点向其他各个结点传递权重,达到广告推荐的目的中,并实现对推荐广告的广告点击率预测。
关 键 词：FOLK RANK 预测 个性化推荐 点击率
分 类 号：TP391.3]
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