著者

河本 哲 秋光 淳生

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

---

インターネット広告におけるユーザーの行動特徴(訪問したサイトやクリックした広告など)は一般的に高次元のスパースなデータである。 広告効果の高いユーザーを抽出するための特徴獲得と計算の高速化の両立は重要な課題である。 本稿では、オートエンコーダによるWeb広告のスパース特徴を活かした効率的な学習モデルを提案し、得られた特徴の有効性を検証する。