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文献
J-GLOBAL ID:201802243064355244   整理番号:18A1415875

インターネット広告におけるスパースなユーザー行動ベクトルからのユーザー特徴抽出モデル

Users’ Feature extraction model from their online behavior composed of sparse vectors for the use of internet advertising.
著者 (3件):
資料名:
巻: 31st  ページ: ROMBUNNO.1L1-1  発行年: 2017年 
JST資料番号: X0580B  ISSN: 1347-9881  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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インターネット広告におけるユーザーの行動特徴(訪問したサイトやクリックした広告など)は一般的に高次元のスパースなデータである。広告効果の高いユーザーを抽出するための特徴獲得と計算の高速化の両立は重要な課題である。本稿では,オートエンコーダによるWeb広告のスパース特徴を活かした効率的な学習モデルを提案し,得られた特徴の有効性を検証する。(著者抄録)
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分類 (4件):
分類
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市場調査,広告  ,  その他の情報処理  ,  作業研究  ,  人工知能 

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