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

《東北大學》 2013年

網絡廣告投放算法的研究

霍艷  

【摘要】：隨著網絡的快速發(fā)展和普及,網絡廣告作為新興的廣告產業(yè)也隨之興起。網絡廣告的投放方式日新月異。本文研究兩種主要的網絡廣告投放方式：贊助搜索廣告和內容定向廣告。 贊助搜索廣告在網頁瀏覽體驗中已成為一個很重要的部分。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)用戶喜歡的廣告會提高用戶的滿意度。基于以上因素,準確地預估廣告的點擊率十分重要。 本文主要做了以下研究工作： (1)研究了贊助搜索廣告點擊率的預估。在計算廣告數(shù)據(jù)的標簽時,廣告的點擊率不僅與廣告的內容有關,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方法來計算數(shù)據(jù)集中廣告的點擊率。本文采用了三種特征選取方法,分別為信息增益,卡方統(tǒng)計和RReliefF算法。對于點擊率預估的回歸算法,采用了三種回歸算法：邏輯回歸模型,支持向量機和梯度增強決策樹。并對這些算法進行了對比分析。實驗表明,RReliefF算法在預估廣告點擊率的準確率上的表現(xiàn)要明顯優(yōu)于另兩種方法,并且梯度增強決策樹和支持向量機表現(xiàn)的性能都很好,且梯度增強決策樹更勝一籌。 (2)研究了內容定向廣告投放。本文基于內容定向廣告的特性提出了一種新的算法—BM25的改進算法。該算法在BM25算法的基礎上加入了詞匯擴展,進而減少文本的長度,提高匹配的精度和效率。實驗表明,對比于向量空間模型和傳統(tǒng)的BM25算法,BM25的改進算法較好地解決了網頁內容與廣告文本的失配問題。 綜上所述,針對贊助搜索廣告點擊率的預估,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)量上進行了對比分析,并得到了有意義的結論。而針對內容定向廣告的投放算法,本文提出的BM25的改進算法在一定程度上提高了網頁與廣告的匹配質量。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP301.6
【目錄】：

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本文編號：133295