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搜索广告转化率的预测
----基于LightGBM和XGBoost |
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论文目录 |
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摘要 | 第4-5页 | abstract | 第5-6页 | 绪论 | 第9-18页 | 第一节 研究背景与研究意义 | 第9-11页 | 一、研究背景 | 第9-11页 | 二、研究意义 | 第11页 | 第二节 文献综述 | 第11-15页 | 一、国内研究现状 | 第12-14页 | 二、国外研究现状 | 第14-15页 | 三、国内外研究动态简评 | 第15页 | 第三节 研究内容和研究方法 | 第15-17页 | 一、研究内容 | 第15-16页 | 二、研究方法 | 第16-17页 | 第四节 研究的创新 | 第17-18页 | 第一章 相关理论基础概述 | 第18-28页 | 第一节 模型算法理论基础概述 | 第18-23页 | 一、Boosting理论基础概述 | 第18-20页 | 二、决策树理论基础概述 | 第20-22页 | 三、GBDT梯度提升树理论基础概述 | 第22-23页 | 第二节 XGBoost算法理论基础概述 | 第23-25页 | 一、XGBoost的原理基础概述 | 第23-25页 | 二、XGBoost算法的优点概述 | 第25页 | 三、XGBoost算法的优化提升方法 | 第25页 | 第三节 LightGBM算法理论概述 | 第25-27页 | 一、LightGBM算法的原理概述 | 第25-26页 | 二、LightGBM算法的优点概述 | 第26页 | 三、LightGBM算法的优化提升方法 | 第26-27页 | 第四节 LightGBM算法和XGBoost算法的性能比较 | 第27-28页 | 第二章 数据的描述性分析和特征预处理 | 第28-40页 | 第一节 数据的获取与结构 | 第28页 | 一、数据的来源与获取 | 第28页 | 二、数据的结构介绍 | 第28页 | 第二节 数据的描述性统计分析 | 第28-36页 | 一、基础数据的描述性统计分析 | 第28-31页 | 二、用户信息数据集的描述性统计分析 | 第31-33页 | 三、店铺信息数据集的描述性统计分析 | 第33-35页 | 四、广告商品信息数据集的描述性统计分析 | 第35-36页 | 五、上下文信息数据集的描述性分析 | 第36页 | 第三节 数据的特征提取和处理 | 第36-40页 | 一、数据的预处理 | 第36-37页 | 二、数据的特征提取 | 第37-40页 | 第三章 基于预处理后的数据进行转化率的预测 | 第40-46页 | 第一节 建立基于LightGBM算法的二分类模型 | 第40-42页 | 一、建立LightGBM模型并进行预测效果检验 | 第40-41页 | 二、LightGBM预测模型中的贡献度高的解释变量 | 第41-42页 | 第二节 建立基于XGBoost算法的二分类模型 | 第42-44页 | 一、建立XGBoost模型并进行预测效果检验 | 第42-43页 | 二、XGBoost预测模型中的贡献度高的解释变量 | 第43-44页 | 第三节 基于建立的LightGBM模型与XGBoost模型损益比较分析 | 第44-46页 | 一、解释变量贡献度比较 | 第44-45页 | 二、模型损益比较 | 第45-46页 | 结论与展望 | 第46-48页 | 参考文献 | 第48-52页 | 附录A 参数网格搜索结果 | 第52-53页 |
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