Оптимизация рекламных стратегий с использованием рекуррентной нейронной сети с долгой краткосрочной памятью

Abstract

Современная реклама в электронной коммерции требует использования передовых технологий анализа данных для повышения эффективности взаимодействия с пользователем. Одним из эффективных подходов к управлению рекламными компаниями является использование нейронных сетей, таких как Long Short-Term Memory (LSTM). В этой статье мы рассматриваем процесс численного моделирования рекламных стратегий с использованием LSTM, который позволяет учитывать временные зависимости данных и повышать точность прогнозов ключевых показателей эффективности кампании, таких как CTR и ROI.