点击率

摘要： 果然是招牌菜今年的2022视听观点依然火爆,点击率不敢说很高,但一定不算低,留言更是满满的。您的留言就是对我们最好的鼓励,明年,还等着您来尝。大家的留言真是太精彩了,为此我们精选出部分留言,在近两三期的杂志上刊登,以飨读者。

摘要： 果然是招牌菜,今年的2022视听观点依然火爆,点击率不敢说很高,但-定不算低,留言更是满满的。您的留言就是对我们最好的鼓励,明年,还等着您来尝。大家的留言真是太精彩了,为此我们精选出部分留言,在近两三期的杂志上刊登,以飨读者。

摘要： 个性化推荐服务在当今互联网时代越来越重要,但是传统推荐算法不适应一些高度变化场景。将线性上下文多臂赌博机算法(linear upper confidence bound,LinUCB)应用于个性化推荐可以有效改善传统推荐算法存在的问题,但遗憾的是准确率并不是很高。本文针对LinUCB算法推荐准确率不高这一问题,提出了一种改进算法K-UCB(kernel upper confidence bound)。该算法突破了LinUCB算法中不合理的线性假设前提,利用核方法拟合预测收益与上下文间的非线性关系,得到了一种新的在非线性数据下计算预测收益置信区间上界的方法,以解决推荐过程中的探索–利用困境。实验表明,本文提出的K-UCB算法相比其他基于多臂赌博机推荐算法有更高的点击率(click-through rate,CTR),能更好地适应变化场景下个性化推荐的需求。

摘要： 纸媒的优势,依旧在于深耕优质新闻内容,而不是片面追求网上点击率,人们仍需要媒体来理解世界,也愿意为优质内容付费。报纸行业已成为当今面临数字颠覆的顶级行业之一。十几年以前,一个没有报纸的世界是不可想象的。然而到了今天,很明显,至少在目前的形势下,报纸将难以生存。在21世纪头十年,全世界最大的报纸之一《纽约时报》发现自己的前景黯淡,公司亏损得非常快。在2009-2010年,报纸广告损失了30%的收入。2010年,《纽约时报》的整个新媒体部门只获得了2.12亿美元的数字广告。这个数字虽然已算可观,但它距离填平编辑部一年两个亿的业务成本仅仅是刚刚够而已,还没有算上管理费用。平均下来,对于它的网站的3000万独特访问者来说,每个访问者不过只创造了4.66美元的价值。

摘要： 如果说标题是新闻的眼睛,那么导语就是新闻的面孔,是吸引读者打开新闻的敲门砖,决定着新闻的阅读量和点击率。好的导语能使文章成功一半,快速抓住读者的心。导语和标题一样,有不同的表现手法。如何写出标新立异的导语呢?简而言之,就是要有趣、生动、形象。笔者以自己采写的新闻及《阿勒泰日报》刊载的部分新闻为事例,浅谈新闻稿件中导语的几种写法。

摘要： 占比分析在3月的男鞋TOP100数据中,色彩上都是饱和度较低的色彩,无论是原色还是矿物金色,色彩总体偏灰,有点莫兰迪色调的氛围感。但搭配在鞋履设计上与黑色、深色相搭配时却会产生意想不到的视觉效果。在风格类型的TOP100占比中,专业运动鞋占比达到22%、运动休闲占比较高有着70%的占比,除此之外时尚潮流也拥有着8%的占比。在款式数据中,拖鞋的关注度变高了,有12%的点击率。

摘要： 信息流推荐一般需要在数十毫秒内解决海量的用户和资讯匹配的问题,从大量资讯中找到用户最可能感兴趣的资讯,双塔结构的召回模型由于在实时性、通用性等方面存在缺陷,本文提出一种针对双塔结构召回模型的改进方法,通过两组模型实现对资讯的特征向量生成和用户喜好的特征向量生成,并应用到信息流推荐领域。同等条件下,改进后的模型在实际信息流场景中用户点击率提升超过27%,实验证明提出的改进算法能够有效提高推荐结果的准确性。

摘要： 在内容为王的时代,微信公众号内容本身和创作技巧的重要性不言而喻,而内容的传播技巧同样非常重要。本文就微信公众号的运营难做,传播困难等问题展开分析,从通过优化标题提高点击率等不同方面对微信公众号内容传播技巧进行探究,为企业微信公众号管理员内容运营提供参考、依据。

摘要： 行走在高三,答疑成了教育教学中的常态。对语文教师而言,面批作文是答疑中点击率最高的模块。通常一张试卷讲解完毕,学生对其他的知识点都能理解,唯独对作文,学生总有点不理解。现实中,高中写作教学的重点基本上都放在内容方面,而对学生语言表达能力提升行之有效的“文采教学”,却多浮光掠影,深度指导常常不够,以致不少学生的表达能力难见实质性提高。作为深耕在一线的高中语文老师,笔者意识到了文采教学的推行对学生写作能力提高的有效性。文采表现在很多方面,有辞藻的运用、句式的选择,还有巧用各种修辞等。这其中,以典雅蕴藉、文采盎然的语言为最。笔者以为,典雅表达的能力之具备,需要解决一个根本性的问题,那就是夯实强化对典雅蕴藉、古韵盎然的美词佳句的操作能力。

摘要： 占比分析在4月的运动鞋TOP100榜单数据中可以发现,大部分为中性色调,其中灰色、浅紫和罗巴克棕的占比较高,占比分别为16%、11%和9%。在风格方面,运动休闲鞋款的点击率和下载率占据大半,达到64%的占比。由于当下正值季节过渡,运动热潮再次袭来,跑鞋成为关注度最高的单品,老爹鞋则紧随其后。此次的TOP100中均为单鞋靴款,能够很好地顺应季节变化,不受限制。

摘要： 行为定向技术在网络广告投放过程中起着非常重要的作用,其中最关键的就是对用户进行分组.好的用户分组策略能够产生高质量的用户组,对用户组内的用户投放广告能够有效提高点击量(曝光量×点击率).针对曝光量小的用户组,提出一种用户组优化算法,可保证最终分组结果同时具备高的CTR提高程度和曝光量在真实数据集上进行实验,结果表明经过优化之后的用户组在保证CTR的同时大幅度提高了曝光量和点击量.

摘要： 网络广告作为一种新兴广告形式正在高速发展,而点击率(CTR)是影响点击量、广告效果、广告位定价及用户竞拍意愿的关键指标之一。其中,研究广告位置如何对CTR产生影响具有理论意义和实践意义。本文针对某网络广告服务商提供的27天广告浏览和点击日志数据,采用非参数检验,分别按行、列与九宫格对广告位对CTR影响进行实证分析并发现:(1)广告位置对CTR的影响显著；(2)右列CTR显著低于前两列CTR;(3)中间行CTR显著高于上方行。在论文最后,作者进行了归纳分析和展望。

摘要： 本文试图借助"首因效应"理论,从社会心理学的视角,结合人类心理认知规律、心理实验研究成果等,探索做好网络期刊信息编写工作,从而加强网络舆论引导,优化网络信息结构,提升网络信息的点击率与影响力.

摘要： 研究了优化配置有限广告空间问题, 在均衡网站和广告客户利益的条件下建立了基于混合定价的最大化网站收入的数学模型。采用BP 神经网络拟合印象与点。击率的函数关系,并在此基础上用罚函数法将有约束的优化问题转换为无约束优化问题,针对无约束问题采用了遗传算法进行求解,仿真结果说明了模型和算法的有效性。

摘要： 研究了优化配置有限广告空间问题, 在均衡网站和广告客户利益的条件下建立了基于混合定价的最大化网站收入的数学模型。采用BP 神经网络拟合印象与点。击率的函数关系,并在此基础上用罚函数法将有约束的优化问题转换为无约束优化问题,针对无约束问题采用了遗传算法进行求解,仿真结果说明了模型和算法的有效性。

摘要： 研究了优化配置有限广告空间问题, 在均衡网站和广告客户利益的条件下建立了基于混合定价的最大化网站收入的数学模型。采用BP 神经网络拟合印象与点。击率的函数关系,并在此基础上用罚函数法将有约束的优化问题转换为无约束优化问题,针对无约束问题采用了遗传算法进行求解,仿真结果说明了模型和算法的有效性。

摘要： 研究了优化配置有限广告空间问题, 在均衡网站和广告客户利益的条件下建立了基于混合定价的最大化网站收入的数学模型。采用BP 神经网络拟合印象与点。击率的函数关系,并在此基础上用罚函数法将有约束的优化问题转换为无约束优化问题,针对无约束问题采用了遗传算法进行求解,仿真结果说明了模型和算法的有效性。

摘要： 研究了优化配置有限广告空间问题, 在均衡网站和广告客户利益的条件下建立了基于混合定价的最大化网站收入的数学模型。采用BP 神经网络拟合印象与点。击率的函数关系,并在此基础上用罚函数法将有约束的优化问题转换为无约束优化问题,针对无约束问题采用了遗传算法进行求解,仿真结果说明了模型和算法的有效性。

摘要： 研究了优化配置有限广告空间问题, 在均衡网站和广告客户利益的条件下建立了基于混合定价的最大化网站收入的数学模型。采用BP 神经网络拟合印象与点。击率的函数关系,并在此基础上用罚函数法将有约束的优化问题转换为无约束优化问题,针对无约束问题采用了遗传算法进行求解,仿真结果说明了模型和算法的有效性。

摘要： 本申请是关于一种广告点击率的预估方法、广告点击率的预估装置、电子设备及存储介质。所述广告点击率的预估方法包括：提取历史用户特征集和历史广告特征集；基于神经网络算法，建立提取嵌入特征的线下模型和实时预估广告的点击率的线上模型；以及基于所述线下模型和所述线上模型，得到目标用户对目标广告的点击率的实时预估值。将对广告的理解和用户的理解的工作任务都放在了线下模型，同时，线上模型只包含简单的神经网络算法，减小了计算量，从而提高了广告点击率预估的效率。

摘要： 本发明实施例公开了一种训练点击率预估模型方法和装置、点击率预估方法和装置。本发明实施例方法包括：获取原始训练数据，其中，所述原始训练数据包括在预置历史时长内特定媒体内容的曝光数据集合，所述曝光数据集合包括首次曝光数据和非首次曝光数据；将所述原始训练数据中的至少部分非首次曝光数据分别替换为对应的特定媒体内容的首次曝光数据，形成新训练数据；根据预置算法和所述新训练数据构建新预测模型，所述点击率预估模型包括所述新预测模型。本发明能够提高点击率预估的准确性。

摘要： 本公开的实施例公开了训练点击率预测模型和预测点击率的方法和装置。该方法的具体实施方式包括：获取训练样本集和点击率预测模型；从训练样本集中选取目标训练样本通过第一表示嵌入层和第二表示嵌入层得到稀疏类目向量和用户行为向量；将稀疏类目向量输入基于域的动态参数化层得到第一输出结果；将用户行为向量输入基于用户行为的动态参数化层得到第二输出结果；基于第一输出结果和第二输出结果通过第一全连接层进行点击率预测，得到预测值；根据预测值和目标训练样本的点击标签计算损失值；根据损失值调整点击率预测模型的网络参数。该实施方式实现了根据训练样本生成动态权重，提高点击率预测模型的准确性。

摘要： 本发明公开了一种广告点击率预测模型构建及广告点击率预测方法，包括：获取训练实例数据集，将训练实例数据集输入到目标网络模型进行训练，其中模型中的特征转换网络用于将高维稀疏的初始数据压缩到低维稠密的特征空间并转化为特征向量，多尺度特征交叉网络学习不同尺度下不同细粒度下的交互特征，权重校准网络用于动态增强有用特征信息的权重参数和抑制无效特征的权重参数以校准交互特征的权重；将模型的输出结果与DNN模块的输出结果进行结合得到最终的输出结果并输入到目标激活函数中得到预测结果；将预测结果与对应的真实结果进行误差计算；根据误差计算结果进行反向传播以更新目标网络模型参数直至收敛得到广告点击率预测模型。

摘要： 本公开提供一种点击率模型生成方法、点击率确定方法及相关设备，涉及计算机技术领域，以解决无法确认最佳特征组合的问题。该方法包括：获取多条浏览样本数据；基于多条浏览样本数据对第一预估模型进行训练，得到第二预估模型；调用第一预估模型中的输入控制层对第一预估模型中初始的第一权重参数进行二值化处理，以得到输入控制系数向量；以及对每条浏览样本数据中对应的多个属性特征进行调整，并将调整所确定的目标属性特征输入第一预估模型中的输入层；从第二预估模型中对应的参数中的元素中确定出满足预设条件的目标元素；基于目标元素对应的多个属性特征和第二预估模型进行再次训练，获得训练完成的点击率模型。

摘要： 本发明涉及深度学习领域，具体涉及一种点击率预估模型训练方法、点击率预估方法及电子设备。该方法包括：获取训练数据集；将训练数据集输入至初始点击率预估网络中，对训练数据集进行特征提取，生成初始特征，并对初始特征进行扩展和压缩处理，基于扩展和压缩后的特征，生成目标特征；对目标特征进行识别，输出点击率预估结果，基于点击率预估结果以及预设损失函数，计算损失值，基于损失值对初始点击率预估网络进行更新，生成点击率预估模型。上述方法保证了生成的点击率预估模型的准确性，进而可以保证基于点击率预估模型得到点击率结果的准确性。

摘要： 本公开提供了一种点击率预估模型的训练方法、预估目标内容的点击率的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及推荐系统。点击率预估模型包括第一神经网络和第二神经网络，点击率预估模型的训练方法包括：获取训练样本集合，其中，训练样本集合中的训练样本来自m个内容产品线，每个训练样本包括样本用户特征和样本内容特征；通过将训练样本集合中的训练样本依次输入第一神经网络，训练第一神经网络，其中，第一神经网络包括n层网络层，第一神经网络的输出为样本内容被点击的概率；以及通过将第一神经网络的第n‑2层的输出连同与m个内容产品线之一相关联的场景化特征输入第二神经网络，训练第二神经网络。

摘要： 本发明公开一种点击率的确定方法，包括：获取第一待训练数据，其中，第一待训练数据包含多个样本数据，第一待训练数据对应于第一时刻；根据第一待训练数据确定第一待训练数据对应的梯度；采用第一加权系数对第一待训练数据中每个样本数据所对应的梯度进行加权平均处理，得到第一加权平均梯度；通过第一预测模型以及第一加权平均梯度确定第二时刻所对应的第一模型学习参数，其中，第二时刻为第一时刻之后的一个相邻时刻；通过第二预测模型以及第一模型学习参数确定第二时刻所对应的点击率。本发明还提供一种点击率的确定方法及服务器。本发明在模型训练的过程中充分考虑到随着时间变化而变化的用户偏好和点击内容，使得模型具有更好的预测性能。

摘要： 本申请实施例公开了一种点击率预估模型的构建方法、点击率预估方法和装置，点击率预估模型设置了N个不同的候选维数，从所述N个不同的候选维数中确定一个候选维数作为目标特征对应的最大维数，将所述N个不同的候选维数中小于所述最大维数的i个候选维数确定为所述特征对应的投影维数；目标特征具有一个对应的最大维数和i个对应的投影维数，可以为目标特征分别训练i+1个特征向量。由此，最大维数对应的特征向量可以合理的体现目标特征在训练样本中的信息，不会出现对过拟合或者欠拟合的问题。而且，不会影响目标特征与最大维数小于自己的其他特征进行特征向量的内积计算，从而达到较高的预估精度。

摘要： 本申请是关于一种广告点击率的预估方法、广告点击率的预估装置、电子设备及存储介质。所述广告点击率的预估方法包括：提取历史用户特征集和历史广告特征集；基于神经网络算法，建立提取嵌入特征的线下模型和实时预估广告的点击率的线上模型；以及基于所述线下模型和所述线上模型，得到目标用户对目标广告的点击率的实时预估值。将对广告的理解和用户的理解的工作任务都放在了线下模型，同时，线上模型只包含简单的神经网络算法，减小了计算量，从而提高了广告点击率预估的效率。