اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله الگوریتم بهبود یافته Adaboost برای پیش‌بینی کلیک تبلیغات وب مبتنی بر شبکه‌های حافظه بلند مدت کوتاه مدت

ترجمه فارسی مقاله الگوریتم بهبود یافته Adaboost برای پیش‌بینی کلیک تبلیغات وب مبتنی بر شبکه‌های حافظه بلند مدت کوتاه مدت

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Improved Adaboost Algorithm for Web Advertisement Click Prediction Based on Long Short-Term Memory Networks
عنوان مقاله به فارسی الگوریتم بهبود یافته Adaboost برای پیش‌بینی کلیک تبلیغات وب مبتنی بر شبکه‌های حافظه بلند مدت کوتاه مدت
نویسندگان Qixuan Yu, Xirui Tang, Feiyang Li, Zinan Cao
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 6
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,Information Retrieval,Social and Information Networks,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی , بازیابی اطلاعات , شبکه های اجتماعی و اطلاعاتی ,
توضیحات Submitted 7 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 7 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.

قیمت: 19,000 تومان

سفارش

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش می‌دهید.

قیمت: 240,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

This paper explores an improved Adaboost algorithm based on Long Short-Term Memory Networks (LSTMs), which aims to improve the prediction accuracy of user clicks on web page advertisements. By comparing it with several common machine learning algorithms, the paper analyses the advantages of the new model in ad click prediction. It is shown that the improved algorithm proposed in this paper performs well in user ad click prediction with an accuracy of 92%, which is an improvement of 13.6% compared to the highest of 78.4% among the other three base models. This significant improvement indicates that the algorithm is more capable of capturing user behavioural characteristics and time series patterns. In addition, this paper evaluates the model's performance on other performance metrics, including accuracy, recall, and F1 score. The results show that the improved Adaboost algorithm based on LSTM is significantly ahead of the traditional model in all these metrics, which further validates its effectiveness and superiority. Especially when facing complex and dynamically changing user behaviours, the model is able to better adapt and make accurate predictions. In order to ensure the practicality and reliability of the model, this study also focuses on the accuracy difference between the training set and the test set. After validation, the accuracy of the proposed model on these two datasets only differs by 1.7%, which is a small difference indicating that the model has good generalisation ability and can be effectively applied to real-world scenarios.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در این مقاله یک الگوریتم Adaboost بهبود یافته بر اساس شبکه های حافظه کوتاه مدت کوتاه (LSTM) بررسی شده است ، که هدف آن بهبود دقت پیش بینی کلیک کاربر در تبلیغات صفحه وب است.با مقایسه آن با چندین الگوریتم یادگیری ماشین مشترک ، این مقاله مزایای مدل جدید را در پیش بینی کلیک آگهی تجزیه و تحلیل می کند.نشان داده شده است که الگوریتم بهبود یافته ارائه شده در این مقاله در پیش بینی کلیک تبلیغات کاربر با دقت 92 ٪ عملکرد خوبی دارد ، که این بهبود 13.6 ٪ در مقایسه با بالاترین 78.4 ٪ در بین سه مدل پایه دیگر است.این پیشرفت قابل توجه نشان می دهد که الگوریتم قادر به ضبط ویژگی های رفتاری کاربر و الگوهای سری زمانی است.علاوه بر این ، این مقاله عملکرد مدل را در سایر معیارهای عملکرد ، از جمله دقت ، فراخوان و نمره F1 ارزیابی می کند.نتایج نشان می دهد که الگوریتم Adaboost بهبود یافته مبتنی بر LSTM به طور قابل توجهی از مدل سنتی در تمام این معیارها جلوتر است ، که بیشتر اثربخشی و برتری آن را تأیید می کند.به خصوص هنگام مواجهه با رفتارهای پیچیده و پویا در حال تغییر کاربر ، این مدل قادر به سازگاری بهتر و پیش بینی های دقیق است.به منظور اطمینان از عملی و قابلیت اطمینان مدل ، این مطالعه همچنین بر تفاوت دقت بین مجموعه آموزش و مجموعه آزمون متمرکز است.پس از اعتبارسنجی ، دقت مدل پیشنهادی در این دو مجموعه داده فقط 1.7 ٪ متفاوت است ، که این یک تفاوت کوچک است که نشان می دهد این مدل از توانایی عمومی سازی خوبی برخوردار است و می تواند به طور مؤثر در سناریوهای دنیای واقعی اعمال شود.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.