本文關(guān)鍵詞：基于GSP拍賣模型的搜索引擎競價(jià)排名機(jī)制研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《東北大學(xué)》 2013年

網(wǎng)絡(luò)廣告投放算法的研究

霍艷  

【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展和普及,網(wǎng)絡(luò)廣告作為新興的廣告產(chǎn)業(yè)也隨之興起。網(wǎng)絡(luò)廣告的投放方式日新月異。本文研究兩種主要的網(wǎng)絡(luò)廣告投放方式：贊助搜索廣告和內(nèi)容定向廣告。 贊助搜索廣告在網(wǎng)頁瀏覽體驗(yàn)中已成為一個(gè)很重要的部分。廣告展現(xiàn)的順序很大程度上影響了用戶對廣告的瀏覽和點(diǎn)擊。廣告的排名部分依據(jù)本次搜索獲得的最大收益,此外展現(xiàn)用戶喜歡的廣告會(huì)提高用戶的滿意度。基于以上因素,準(zhǔn)確地預(yù)估廣告的點(diǎn)擊率十分重要。 本文主要做了以下研究工作： (1)研究了贊助搜索廣告點(diǎn)擊率的預(yù)估。在計(jì)算廣告數(shù)據(jù)的標(biāo)簽時(shí),廣告的點(diǎn)擊率不僅與廣告的內(nèi)容有關(guān),還取決于廣告展現(xiàn)的頁面和所處頁面的位置。綜合考慮以上因素,本文采用最大似然估計(jì)方法來計(jì)算數(shù)據(jù)集中廣告的點(diǎn)擊率。本文采用了三種特征選取方法,分別為信息增益,卡方統(tǒng)計(jì)和RReliefF算法。對于點(diǎn)擊率預(yù)估的回歸算法,采用了三種回歸算法：邏輯回歸模型,支持向量機(jī)和梯度增強(qiáng)決策樹。并對這些算法進(jìn)行了對比分析。實(shí)驗(yàn)表明,RReliefF算法在預(yù)估廣告點(diǎn)擊率的準(zhǔn)確率上的表現(xiàn)要明顯優(yōu)于另兩種方法,并且梯度增強(qiáng)決策樹和支持向量機(jī)表現(xiàn)的性能都很好,且梯度增強(qiáng)決策樹更勝一籌。 (2)研究了內(nèi)容定向廣告投放。本文基于內(nèi)容定向廣告的特性提出了一種新的算法—BM25的改進(jìn)算法。該算法在BM25算法的基礎(chǔ)上加入了詞匯擴(kuò)展,進(jìn)而減少文本的長度,提高匹配的精度和效率。實(shí)驗(yàn)表明,對比于向量空間模型和傳統(tǒng)的BM25算法,BM25的改進(jìn)算法較好地解決了網(wǎng)頁內(nèi)容與廣告文本的失配問題。 綜上所述,針對贊助搜索廣告點(diǎn)擊率的預(yù)估,本文使用了不同的特征選取方法和回歸算法,并在不同的數(shù)據(jù)集和特征數(shù)量上進(jìn)行了對比分析,并得到了有意義的結(jié)論。而針對內(nèi)容定向廣告的投放算法,本文提出的BM25的改進(jìn)算法在一定程度上提高了網(wǎng)頁與廣告的匹配質(zhì)量。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP301.6
【目錄】：

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