本文讨论了信息流广告的优化问题。它指出，信息流广告是当下广受欢迎的一种广告形式，但其优化却面临着诸多挑战。其中，最主要的问题是数据稀疏和样本不平衡。数据稀疏是指信息流广告数据的数量往往很小，这使得难以训练出准确的模型。样本不平衡是指信息流广告中的正负样本比例严重失衡，这使得模型容易过拟合。本文提出了一种基于合成少数类样本的方法来解决这些问题。该方法通过生成新的少数类样本，来增加正负样本的比例，从而提高模型的准确性。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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