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基于概率生成模型的用戶行為預(yù)測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2020-07-05 15:08
【摘要】:近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速蓬勃發(fā)展,大型在線社交網(wǎng)絡(luò)、在線廣告等各項(xiàng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)越來(lái)越普及。與此同時(shí),用戶行為的建模分析問(wèn)題也變得越發(fā)重要。例如在病毒式營(yíng)銷中,如何通過(guò)對(duì)用戶網(wǎng)絡(luò)中的行為建模與分析定位到影響力最大的用戶群,從而增加營(yíng)銷的效率,對(duì)提高投資回報(bào)是非常重要的。再例如在線廣告活動(dòng)中,通過(guò)對(duì)用戶行為建模,分析出不同渠道的廣告對(duì)用戶購(gòu)買決策的影響,重新合理分配廣告預(yù)算,對(duì)提高在線廣告投資回報(bào)是非常有幫助的。高速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)產(chǎn)生了海量的用戶行為數(shù)據(jù),成為了用戶行為建模分析的良好平臺(tái)。面對(duì)海量的用戶行為數(shù)據(jù),如何對(duì)用戶行為建模,發(fā)現(xiàn)用戶行為模式,對(duì)用戶行為進(jìn)行預(yù)測(cè),是本文的主要研究問(wèn)題。本文主要在兩個(gè)場(chǎng)景下展開(kāi)用戶行為建模、分析和預(yù)測(cè):在線社交網(wǎng)絡(luò)和在線廣告。在社交網(wǎng)絡(luò)中,如何對(duì)信息傳播以及用戶對(duì)信息的交互行為進(jìn)行建模越來(lái)越受到人們的關(guān)注。信息傳播路徑不僅反映了用戶之間的影響關(guān)系,幫助我們估計(jì)隱含的用戶影響網(wǎng)絡(luò),還能幫助我們發(fā)現(xiàn)信息本身的傳播特性。在本文中,我們通過(guò)對(duì)信息傳播路徑上的連續(xù)時(shí)間事件進(jìn)行分析,同時(shí)對(duì)用戶影響網(wǎng)絡(luò)和信息熱度進(jìn)行建模。我們基于多維霍克斯模型,提出了一個(gè)拓展模型,不僅能對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶之間的行為互激勵(lì)現(xiàn)象進(jìn)行很好的模擬,同時(shí)融合了對(duì)信息熱度的估計(jì)。在我們提出的模型中,用戶影響網(wǎng)絡(luò)和信息熱度被統(tǒng)一起來(lái),兩者互相增強(qiáng),從而同時(shí)加強(qiáng)了對(duì)兩者的估計(jì)。我們?cè)谀M數(shù)據(jù)集以及真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,我們的算法效果都優(yōu)于現(xiàn)有算法,并且通過(guò)觀測(cè)數(shù)據(jù)很好的估計(jì)了信息熱度。在線廣告里,如何根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù),對(duì)用戶行為建模,進(jìn)而預(yù)測(cè)用戶購(gòu)買行為,以及計(jì)算不同廣告渠道在廣告活動(dòng)中的貢獻(xiàn)度越來(lái)越受到工業(yè)界以及學(xué)術(shù)界的關(guān)注。在線廣告,相比于傳統(tǒng)廣告(如電視廣告、印刷廣告等),產(chǎn)生著海量的可追蹤的用戶數(shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù)我們可以建立用戶行為預(yù)測(cè)模型和廣告歸因模型。在工業(yè)界傳統(tǒng)上基于規(guī)則的模型已經(jīng)被廣泛使用,但是基于規(guī)則的模型的缺點(diǎn)是它的規(guī)則是基于簡(jiǎn)單的直覺(jué)得出的,而非從數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得到的。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型有著很強(qiáng)的追蹤廣告投放,以及用戶和廣告之間的互動(dòng)關(guān)系的能力,成為了這一領(lǐng)域的一個(gè)重要的研究方向。我們提出了一個(gè)新的基于生存理論的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型。通過(guò)采用了概率框架,我們的模型的一個(gè)重要優(yōu)點(diǎn)是,能夠去除其他基于簡(jiǎn)單規(guī)則模型的固有偏見(jiàn)。我們的模型除了能夠預(yù)測(cè)用戶購(gòu)買行為的概率,同時(shí)還能進(jìn)行廣告渠道貢獻(xiàn)度計(jì)算。我們?cè)趶囊患疑虡I(yè)廣告監(jiān)測(cè)公司獲得的真實(shí)數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了我們的方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明我們提出的模型在用戶購(gòu)買行為的預(yù)測(cè),和廣告渠道貢獻(xiàn)度計(jì)算這兩方面都有很好的效果。
【學(xué)位授予單位】:上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:TP393.09

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本文編號(hào):2742770

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