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摘要：實(shí)時(shí)廣告競(jìng)拍平臺(tái)會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模會(huì)決定廣告競(jìng)拍的成敗．其中一個(gè)重要的問(wèn)題是，如何得到勝出競(jìng)價(jià)的概率密度函數(shù)以便用于指導(dǎo)競(jìng)價(jià)．在文獻(xiàn)（Cui Y, Zhang R, Li W, Mao J. Bid landscape forecasting in online ad exchange marketplace. Proceedings of the 17th A CM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. New York： ACM, 2011： 265-273）中，雅虎實(shí)驗(yàn)室提出了一個(gè)技術(shù)框架來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題：首先利用合理的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)海量數(shù)據(jù)按照特征屬性進(jìn)行分類(lèi)；再利用高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲(chǔ)，以便快速定位特定屬性的信息；最后用梯度提升決策樹(shù)（gradient boosting decision trees，GBDT）模型和有限混合模型（finite mixture model，F(xiàn)MM）學(xué)習(xí)得到勝出競(jìng)價(jià)的分布模型．結(jié)合國(guó)內(nèi)競(jìng)拍平臺(tái)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，在上述文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)技術(shù)框架進(jìn)行改進(jìn)，并提出修正的算法．

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