数据集介绍 简述 平台展示给用户特定的广告，用户存在点击与不点击两种行为。给定某平台实际广告业务中的用户行为数据，共包含13个用户相关的字段，其中isClick字段表明用户是否会点击广告。 数据描述 数据介绍 广告点击率预估是在线广告交易的核心环节之一，如果说一家公司想知道 CTR（点击率），以确定将他们的钱花在数字广告上是否值得。点击率高表示对该特定广告系列更感兴趣，点击率低可能表明广告可能不那么相关。高点击率表明更多人点击了网站，这有利于在谷歌、必应等在线平台上以更少的钱获得更好的广告位置。 近年来，各大有关广告点击率预估的比赛相拥而至，如腾讯广告算法大赛、科大讯飞营销算法大赛、阿里妈妈点击率预估大赛等。可以看出这是一个企业长期关注的问题，也是值得花时间探索的问题。 内容范围 平台展示给用户特定的广告，用户存在点击与不点击两种行为。给定某平台实际广告业务中的用户行为数据，共包含13个用户相关的字段，其中isClick字段表明用户是否会点击广告。 任务目标是通过训练集训练模型，来预测测试集中isClick字段的概率结果，即用户点击平台所推荐广告的概率，以此为依据，表示用户对特定

内含数据集以及算法的源码，适合算法工程师在本领域的练手项目

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广告点击率分析代码的数据集，适合学生学习

人工智能-搜索引擎

当前在线广告服务中，广告的点击率（CTR）是评估广告效果的一个非常重要的指标。 因此，点击率预测系统是必不可少的，并广泛用于赞助搜索和实时出价。那么如何计算广告的点击率呢？ 广告的点击率 = 广告点击量/广告的展现量 如果一个广告被展现了100次，其中被点击了20次，那么点击率就是20%。 今天我们就来动手开发一个移动广告点击率的预测系统，我们数据来自于kaggle，数据包含了10天的Avazu的广告点击数据。 数据 你可以在这里下载移动广告点击数据,由于总数据量达到了4千多万条，数据量过于庞大,为了不影响我们的计算速度,因此我们要从中随机抽样100万条数据，同时我们要对数据的相关字段类型进行

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主要介绍了使用python进行广告点击率的预测的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

基于递归神经网络的广告点击率预估，涉及随机森林、python、LSTM等。