【摘要】：隨著平板電腦和智能手機的廣泛使用,在APP(application)中內(nèi)置廣告逐漸成為了移動數(shù)字營銷的重要形式。首先廣告主將希望展示的廣告和廣告相關(guān)的歷史信息提供給移動APP廣告平臺,然后廣告平臺通過分析廣告數(shù)據(jù)和投放策略,最終找到適合的受眾群體進行廣告展示。對于廣告平臺來說,如何開發(fā)有效并且高效的推薦方法是非常具有挑戰(zhàn)性的,一般在廣告推薦算法中需要考慮兩個重要的指標(biāo),一個是廣告的點擊率(click through rate,CTR),另一個是廣告的轉(zhuǎn)化率(conversion rate,CVR)�，F(xiàn)有的許多廣告平臺在推薦廣告時,其目標(biāo)是最大化點擊次數(shù),而移動APP廣告期望用戶進行的動作不僅僅是點擊而是下載APP,下載APP的動作實際上是對廣告進行了轉(zhuǎn)化,這時CVR成為廣告平臺制定投放策略時需要考慮的重要指標(biāo)。廣告平臺通過估算所推薦廣告被用戶轉(zhuǎn)化的概率,然后按照轉(zhuǎn)化率排列需要展示的廣告項目,由此來提高廣告的展示價值。如果預(yù)估的CVR過高,那么將會造成廣告主在預(yù)算上的浪費;相反的如果預(yù)估的CVR過低,那么將使得廣告主錯過具有高轉(zhuǎn)化價值的展示機會。實際上,由于被轉(zhuǎn)化的廣告數(shù)據(jù)很少,所以相比于對CTR進行預(yù)估,CVR的預(yù)估更具挑戰(zhàn)性。并且現(xiàn)實生活中的廣告信息大多是稀疏且龐大的,對其轉(zhuǎn)化率進行預(yù)估有一定的難度,而現(xiàn)有的許多模型能夠解決廣告信息稀疏高維數(shù)據(jù)的問題,但缺少對更深層特征之間相互作用的研究。本文結(jié)合了廣告轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)中的用戶信息,廣告信息和上下文環(huán)境信息提出了一種基于區(qū)域因子分解機(field-aware factorization machines,FFM)的混合模型,這是一種新的混合模型:通過高效的梯度提升決策樹模型(light gradient boosting decision tree,Light GBM)來有效的學(xué)習(xí)高維組合特征,同時利用FFM模型能夠處理高度稀疏和離散型特征的優(yōu)勢,增加了現(xiàn)有模型預(yù)估CVR的精確度。論文的主要創(chuàng)新性工作包括:(1)本文構(gòu)建了一種新的混合模型,通過將Light GBM模型的輸出作為FFM模型的部分輸入,實現(xiàn)對廣告轉(zhuǎn)化率的預(yù)估。(2)為了提取訓(xùn)練模型時所需的輸入特征,一方面從原始數(shù)據(jù)中提取了低維特征,另一方面通過Light GBM模型提取了高維組合特征。為了將高維組合特征轉(zhuǎn)化為FFM的輸入形式,本文提出了一種新的特征轉(zhuǎn)換形式,實現(xiàn)了對不同模型的融合。(3)論文還從轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)和模型參數(shù)兩個角度進行實驗分析,優(yōu)化了模型的預(yù)估性能。為了驗證混合模型的有效性和泛化性,將其在不同數(shù)據(jù)集上與其他模型進行了比較,實驗結(jié)果表明本文提出的混合模型預(yù)估精確度最高。
【圖文】：

圖 2.1 廣告市場的組成互聯(lián)網(wǎng)廣告是采用數(shù)字技術(shù)加工制作的廣告形式，從而誘導(dǎo)用戶接受其推品或服務(wù)。其特點包括：互動性、實時性、傳播范圍廣、可重復(fù)性、精準(zhǔn)對性強、廣告效果可衡量、投放形式多樣化等。在互聯(lián)網(wǎng)廣告交易中，希望以盡量小的廣告成本獲取多的廣告收益，關(guān)注的是廣告預(yù)算、利潤、ROurnoninvestment），，其中 ROI 是廣告收入與成本的比率。提供方從廣告出示效果兩方面進行優(yōu)化，即如何提供更多有效的展示誘導(dǎo)用戶進行點擊或購流量變現(xiàn)，從中獲取利潤。廣告投放平臺作為互聯(lián)網(wǎng)廣告的傳播媒介通過定位受眾群體來優(yōu)化廣告主的展示要求，展示廣告越接近受眾的偏好習(xí)慣越產(chǎn)生更深度的轉(zhuǎn)化，從而提高廣告利潤和 ROI。出價方式的多樣化和精準(zhǔn)廣告價值使得廣告主可以更好的控制廣告成本。隨著提前預(yù)估收益方式的出價方式也從 CPM（cost permille），CPT（cost pertime）發(fā)展到 CPC 和 CP
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F713.8;TP311.56

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本文編號：2604201