使用 H2O 線上顯示廣告最佳化

哈桑·納瑪律瓦爾,首席數據科學家

我們舉行了一個數據科學會議(作為一系列 SF 資料挖掘會議) 在 ShareThis 總部於2014年12月9日在帕洛阿爾托。我介紹了我們的團隊關於在線顯示廣告優化。在在線展示廣告中,最終目標是向在線使用者提供最佳且相關的廣告,以便影響他/她採取諸如購買產品或註冊服務等操作。這需要估計給定使用者、內容、廣告客戶、位置、設備等的轉化概率。轉換估計是一項極具挑戰性的任務,因為轉換事件是罕見的事件,數據維度很大。 在這個談話,我介紹了如何,在 ShareThis ,我們解決了轉換估計問題。更具體地說,我描述了我們如何通過利用 ShareThis 社交媒體和廣告交換數據集,並應用最先進的機器學習演演演算法,如 GLM、GBM 和隨機林。 H2O 平台.我介紹了現場廣告活動的一些結果,以顯示我們的方法的有效性。有關更多詳細資訊,您可以觀看以下視頻和昨天談話的甲板

關於 ShareThis

ShareThis 自 2007 年以來,通過綜合社會共用、興趣和意圖數據,解鎖了全球數位行為的力量。受全球超過300萬個功能變數名稱的消費者行為推動, ShareThis 觀察真實人員在真實數位目的地上的即時操作。

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