技術特征：

技術總結
本發(fā)明提供一種廣告點擊率的預測方法。該方法針對廣告數(shù)據(jù)特征高維稀疏性的特點，采用K?means聚類算法和張量分解算法降低特征的維度和稀疏性，根據(jù)淺層模型無法深入學習特征間高度非線性關聯(lián)的問題，利用深度學習算法能多層次對特征進行學習的特點，選用棧式自編碼器算法，充分挖掘廣告數(shù)據(jù)特征間更深層次的關系。

技術研發(fā)人員：梅佳俊;楊長春;楊晉蘇;吳云;吳浩
受保護的技術使用者：常州大學
技術研發(fā)日：2017.03.17
技術公布日：2017.08.01