發(fā)布時(shí)間：2021-08-04 18:13

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的發(fā)展,在線展示廣告（Online Display Advertising,DA）通過在網(wǎng)頁中展示文本、圖片以及視頻等形式的廣告,成為了企業(yè)進(jìn)行商品推廣的有效方法之一。圖片廣告點(diǎn)擊率（Click-Through Rate,CTR）預(yù)估在展示廣告的精準(zhǔn)投放過程中具備重要的作用。一方面,點(diǎn)擊率預(yù)估結(jié)果為有效提升用戶體驗(yàn)、增強(qiáng)用戶粘度提供了量化依據(jù);另一方面,點(diǎn)擊率預(yù)估是提高互聯(lián)網(wǎng)廣告營銷效果的重要方法。目前,多數(shù)相關(guān)工作主要以文本、圖片特征為依據(jù),采用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)點(diǎn)擊率預(yù)估。在這種情況下,圖片特征主要依靠人工選擇,耗時(shí)耗力而不一定會(huì)帶來效果的提升。另外,各個(gè)特征相互獨(dú)立,特征之間的關(guān)聯(lián)性并未在點(diǎn)擊率預(yù)測過程中得以充分體現(xiàn)。因此,如何在廣告數(shù)據(jù)中快速有效地篩選特征,并充分挖掘特征之間的關(guān)聯(lián)性成為了提高預(yù)估模型性能的關(guān)鍵因素。近年來,深度學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于特征自動(dòng)提取問題,并取得了令人矚目的效果。本文基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)廣告點(diǎn)擊率預(yù)測模型展開相關(guān)研究,提出了一種面向圖片廣告的端對(duì)端點(diǎn)擊率預(yù)測深度模型。具體來說,本文將圖片廣告特征分為圖片視覺特征和基本特征兩部分,并利用卷積神經(jīng)... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

eMarketer提供的阿里巴巴數(shù)字廣告總支出預(yù)測

本廣告或圖片廣告[7]。展示廣告是指用戶在瀏覽網(wǎng)頁時(shí)，以文本、圖片以及視頻等形式直接展現(xiàn)的在線廣告[8]。其中，搜索廣告和展示廣告兩種最為常見。相較于搜索廣告根據(jù)當(dāng)前用戶的搜索關(guān)鍵詞實(shí)時(shí)獲取用戶的興趣，展示廣告只能根據(jù)用戶的歷史行為推測用戶的興趣。

如在 20 世紀(jì) 90 年代，迷你裙吸引人的關(guān)鍵因素是各種明亮的色彩特征，后來演變?yōu)樘剿鲝?fù)雜的圖案設(shè)計(jì)，甚至是無法通過色彩特征抓取的時(shí)尚設(shè)計(jì)[22]。同時(shí)，新的手工視覺特征嚴(yán)重依賴于人類的主觀啟發(fā)式，但在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中，用戶對(duì)圖片優(yōu)劣判斷的主觀性很強(qiáng)，難以形成統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3322168