基于FTRL优化算法的广告点击率预测模型研究
来源：计算机工程与应用杂志2019年第14期北京时间：
作者：厍向阳，王邵鹏
单位：西安科技大学 计算机科学与技术学院，西安 710054
摘要：当前在线广告的业务场景下，线性模型没有充分考虑到数据高维、稀疏性、非线性等特点。针对这些问题，引入了基于梯度提升决策树算法的特征提取方法，提出了基于FTRL（Follow-The-Regularized-Leader）优化算法的因子分解机模型。FTRL优化算法能有效地学习到特征之间存在的非线性关系，使不同参数可以自适应不同学习率，并加入了混合正则项。实验结果证明基于FTRL优化算法的因子分解机模型能有效提高广告点击事件的预测准确率。
关键词：广告点击率,逻辑回归,因子分解机,FTRL算法
