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J-GLOBAL ID：201702236282432767   整理番号：17A1355098

計画的広告における特徴選択のための相互情報の利用【Powered by NICT】

Using mutual information for feature selection in programmatic advertising

著者 (1件)： Ciesielczyk Michal (Poznan University of Technology, Institute of Control and Information Engineering, ul. Piotrowo 3a, 60-965, Poland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INISTA  ページ： 290-295  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： プログラムディスプレイ広告のコアタスク,クリックスルー率推定は,典型的なビッグデータ問題と関連している。ロジスティック回帰のような一般化線形モデルのためのオンラインアルゴリズムは,そのような大規模で学習のための最も広く使用されているデータマイニング技術である。これらのモデルは基本的な非線形データパターンを獲得することができないので,特徴はしばしば紹介した。本論文では,ロジスティック回帰に用いられる最も有益な二次と三次の関連特徴を選択する問題に焦点を当てた。相互情報に基づいて異なる特徴選択法の性能は,10以上の百万記録と実世界データセット上で比較した。経験的評価により提案アプローチの有効性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *広告 ,  *特徴選択
準シソーラス用語： オンラインアルゴリズム ,  ロジスティック回帰分析 ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 計画 ,  広告 ,  特徴選択