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

DOI
  • 河本 哲
    株式会社アイモバイル 技術本部 放送大学大学院文化科学研究科文化科学専攻
  • 秋光 淳生
    放送大学大学院文化科学研究科文化科学専攻

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

Details 詳細情報について

  • CRID
    1390845712979029632
  • NII Article ID
    130007424800
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2017.0_1l11
  • Text Lang
    ja
  • Data Source
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • Abstract License Flag
    Disallowed

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