[发明专利]一种面向广告点击率预测的特征选取方法有效
| 申请号： | 201910775155.5 | 申请日： | 2019-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN110706015B | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 刘譞哲;马郓;吕广利;陈震鹏;陆璇 | 申请（专利权）人： | 北京大学（天津滨海）新一代信息技术研究院 |
| 主分类号： | G06Q30/0242 | 分类号： | G06Q30/0242 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 刘广达 |
| 地址： | 300452 天津市滨海新*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向广告点击率预测的特征选取方法，包括：步骤(1)构造特征集；步骤(2)对特征集的所有特征进行评估，筛选并标记所有无益特征，并将对模型影响最大的无益特征从特征集中删除，再更新特征集；步骤(3)对无益特征进行评估，筛选并标记该次评估产生的新无益特征，将对模型影响最大的新无益特征删除，再次更新特征集；若未产生新无益特征，则停止操作，得到的特征集为有效特征集；若产生新无益特征，则迭代执行步骤(3)，直至未产生新无益特征。本发明采用双向式特征选择方式对特征集进行选择筛选，降低了迭代次数，不需再对特征全集进行迭代，能得到较大的模型提升效果，特征选择工程时间复杂度低，工作效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 广告 点击率 预测 特征 选取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种面向广告点击率预测的特征选取方法，其特征在于，包括：/n步骤(1)利用广告点击数据生成的数据特征构造特征集；/n步骤(2)对所述特征集的所有特征进行评估，筛选并标记所有无益特征，将对广告点击率预测模型影响最大的无益特征从所述特征集中删除，再更新所述特征集；/n步骤(3)对所述更新后的特征集内的所有无益特征进行评估，筛选并标记该次评估产生的新无益特征，取消其他无益特征的标记，并将对所述广告点击率预测模型影响最大的所述新无益特征从所述更新后的特征集中删除，再次更新所述特征集；/n若未产生新无益特征，则停止操作，得到的特征集为有效特征集；/n若产生新无益特征，则迭代执行步骤(3)，直至未产生新无益特征。/n
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