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
Abstract
<p>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。</p>
Journal
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- Proceedings of the Annual Conference of JSAI
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Proceedings of the Annual Conference of JSAI JSAI2017 (0), 1L11-1L11, 2017
The Japanese Society for Artificial Intelligence
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Details 詳細情報について
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- CRID
- 1390845712979029632
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- NII Article ID
- 130007424800
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- JaLC
- CiNii Articles
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- Abstract License Flag
- Disallowed