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User Discovery User data
Pre-process
Feature
Model training
Trained model
Prediction
p_click
data
1. Pre-process
1.1 配信データから、各ユーザーごとに特徴量(ウェブ
行動履歴)を抽出
1.2 学習用データ(Clickの有り無し)をラベル付け
2. モデルの学習
1で加工した学習データを用いて、MLP (multi layer
perceptron)モデルを学習
3. 予測
3.1 1で加工した予測用データを、2で学習したモデルに
インプットして、クリック確率(のようなもの)を計算
3.2 user x p_clickテーブルを作成
3.3 このうち、p_clickの高いUserを配信に用いる