基于随机森林的在线广告点击购买预测

摘要：

随着移动互联网的不断发展,传统的线下广告形式逐渐转变为在线广告形式,互联网在线广告产业已经成为当下的热门行业.对在线广告点击购买行为进行精准预测可以有效减少广告方的营销成本,使其利润最大化,同时也能够为消费者推送更多合适的广告,提高用户使用体验,因此具有重要的现实意义.基于此,笔者提出一种基于随机森林的在线广告点击购买预测模型,通过调整算法的相关参数,对模型进行优化.实验结果表明,该模型的综合性能更好,拥有广泛的应用前景.

关键词：随机森林、在线广告、机器学习、购买预测

所属期刊栏目：34

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2022-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：54-56