科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
本发明提出了一种基于U-Net网络的互联网广告点击率预估方法,主要用以解决现有互联网广告点击率预估方法中存在的预估精度低的技术问题,包括如下步骤：获取训练数据集和测试数据集；获取原始特征索引矩阵和原始特征值矩阵；基于深度卷积神经网络U-Net构建点击率预估模型；对点击率预估模型进行训练；获取互联网广告点击率预估结果。本发明提出的基于U-Net网络的互联网广告点击率预估方法,提高了互联网广告点击率预估模型的泛化能力,加强了对互联网广告数据深层特征的提取,明显地提高了点击率预估的精度,可应用于互联网广告投放领域。
- 单位
