典型文献
基于回归学习算法的高铁站媒体资源价值评估模型研究与应用
文献摘要：
随着高速铁路(简称:高铁)车站媒体广告市场的兴盛,亟需一种科学、系统、全面的高铁站媒体资源价值评估体系指导媒体资源经营.文章研究价值评估指标体系的多维度数据与高铁站媒体资源价值的关系,借助特征工程,抽取出与目标强相关的核心数据特征.运用多种回归学习算法,筛选出评价指标最优的极限梯度提升(XGBoost)算法,构建高铁站媒体资源价值评估模型,通过模型优化,提升了拟合优度值,达到目标值0.8.应用证明,该模型偏离度不超过15％,可为高铁站媒体资源日常经营定价决策提供参考.
文献关键词：
价值评估;指标体系;极限梯度提升(XGBoost)算法;媒体资源;高铁车站
中图分类号：
作者姓名：
许娜;单杏花;付睿;吴刚;牛慧琳
作者机构：
中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所,北京 100081;中国国家铁路集团有限公司 经营开发部,北京 100844
文献出处：
引用格式：
[1]许娜;单杏花;付睿;吴刚;牛慧琳-.基于回归学习算法的高铁站媒体资源价值评估模型研究与应用)[J].铁路计算机应用,2022(12):20-25
A类：
媒体广告市场
B类：
回归学习,高铁站,媒体资源,资源价值,高速铁路,兴盛,价值评估体系,系指,评估指标体系,多维度数据,特征工程,心数,数据特征,极限梯度提升,XGBoost,模型优化,拟合优度,达到目标,目标值,偏离度,定价决策,高铁车站
AB值：
0.292397
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