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搜索广告转化率的预测 ----基于LightGBM和XGBoost
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS4613518,这篇论文共53
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