互联网广告点击率预测模型的研究
发布时间：2021-08-14 14:05
随着互联网的日益壮大与电子商务的不断发展,计算广告学,作为一门新兴的学科交汇科学,受到了广泛关注。计算广告学涉及到诸多学科的理论和技术,包括广告学、信息检索、文本分析、统计模型、机器学习及微观经济学等。计算广告旨在向特定的观众群体做广告,并且一直是新兴互联网应用领域的热点问题。在线广告的点击率预估（Click-Through-Rate Prediction,简称CTR Prediction）问题作为计算广告领域的核心问题,对互联网广告应用起着至关重要的作用。点击率预估通常用来判断一条广告被用户点击的概率,对每次广告的点击做出预测,把用户最有可能点击的广告找出来,是广告技术最重要的算法之一。广告点击率关系着广告投放的排序和点击收费等因素,良好的点击率预估模型可以为广告平台提高平台收益,为广告主的产品和预算带来优化,为用户带来更好的广告体验。现代的互联网广告主要分为搜索广告和展示广告,其中搜索广告是规模最大,增长最快的广告形式,搜索广告的点击率与广告投放顺序、点击费用等相关,这对整个搜索广告的收入起着至关重要的作用。以搜索广告为例,本文利用了Light GBM框架对点击率预测,相对传统的机...
【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
013-2018年中国五大媒体广告收入规模及预测
互联网广告主要分为展示广告和搜索广告，展示广告一般以图片或者动画的形式将广告投放至网页指定位置展示，搜索广告则以搜索引擎为广告平台，结果页面的超链接作为搜索广告的推广入口，如图1.2所示。搜索广告[3]是Google、Microsoft[4]、百度等互联网公司的主要收入来源[5]。用户给出查询词，搜索引擎根据匹配算法返回与查询词相关的候选广告集，根据 CPC（CostPerClick，按每一次点击付费）竞价模式[6]，按序返回广告至搜索结果页面。图 1.2 搜索广告示例在线广告的点击率预估[7]近年来一直都是计算广告领域研究的关键问题。CTR 预估带来的可观收益，不仅为广告平台和广告商带来巨大的好处，对绝大部分的用户也带来了良好的体验，推动了搜索引擎的优化发展，为用户带来便捷。广告的高点击率意味着该广告得到了更多人的关注，因此为广告平台带来了高的曝光率
d 个属性描述的示例(;;;)1 2dx x x x，其中 xi是 x 在第 i模型的主要思想是试图学得一个通过属性的线性组合来1 1 2 2( )d dy f x w x w x w x b写成Ty f ( x ) w x b[25]也是一种广义线性模型，公式如下所示：T( )1 11 e 1 ezby w xigmoid 函数，其与线性回归模型在形式上保持一致，因此型函数的结果映射至 Sigmoid 函数，其图像如下所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于用户相似度和特征分化的广告点击率预测研究[J]. 潘书敏,颜娜,谢瑾奎. 计算机科学. 2017(02)
[2]在线学习算法综述[J]. 潘志松,唐斯琪,邱俊洋,胡谷雨. 数据采集与处理. 2016(06)
[3]基于LDA的互联网广告点击率预测研究[J]. 朱志北,李斌,刘学军,胡平. 计算机应用研究. 2016(04)
[4]个性化推荐系统评测指标与实验方法研究[J]. 吴海霞,何苑,路璐. 晋中学院学报. 2015(03)
[5]基于平衡采样的轻量级广告点击率预估方法[J]. 施梦圜,顾津吉. 计算机应用研究. 2014(01)
[6]广告点击率估算技术综述[J]. 纪文迪,王晓玲,周傲英. 华东师范大学学报(自然科学版). 2013(03)
[7]基于概率图模型的互联网广告点击率预测[J]. 岳昆,王朝禄,朱运磊,武浩,刘惟一. 华东师范大学学报(自然科学版). 2013(03)
[8]搜索引擎广告用户行为预测与特征分析[J]. 王海雷,贺一骏,俞学宁,张铭. 计算机应用研究. 2013(05)
[9]基于联合概率矩阵分解的上下文广告推荐算法[J]. 涂丹丹,舒承椿,余海燕. 软件学报. 2013(03)
[10]推荐系统中的冷启动问题研究综述[J]. 孙冬婷,何涛,张福海. 计算机与现代化. 2012(05)
硕士论文
[1]一种基于逻辑回归模型的搜索广告点击率预估方法的研究[D]. 王兵.浙江大学 2013
本文编号：3342601
【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
013-2018年中国五大媒体广告收入规模及预测
互联网广告主要分为展示广告和搜索广告，展示广告一般以图片或者动画的形式将广告投放至网页指定位置展示，搜索广告则以搜索引擎为广告平台，结果页面的超链接作为搜索广告的推广入口，如图1.2所示。搜索广告[3]是Google、Microsoft[4]、百度等互联网公司的主要收入来源[5]。用户给出查询词，搜索引擎根据匹配算法返回与查询词相关的候选广告集，根据 CPC（CostPerClick，按每一次点击付费）竞价模式[6]，按序返回广告至搜索结果页面。图 1.2 搜索广告示例在线广告的点击率预估[7]近年来一直都是计算广告领域研究的关键问题。CTR 预估带来的可观收益，不仅为广告平台和广告商带来巨大的好处，对绝大部分的用户也带来了良好的体验，推动了搜索引擎的优化发展，为用户带来便捷。广告的高点击率意味着该广告得到了更多人的关注，因此为广告平台带来了高的曝光率
d 个属性描述的示例(;;;)1 2dx x x x，其中 xi是 x 在第 i模型的主要思想是试图学得一个通过属性的线性组合来1 1 2 2( )d dy f x w x w x w x b写成Ty f ( x ) w x b[25]也是一种广义线性模型，公式如下所示：T( )1 11 e 1 ezby w xigmoid 函数，其与线性回归模型在形式上保持一致，因此型函数的结果映射至 Sigmoid 函数，其图像如下所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于用户相似度和特征分化的广告点击率预测研究[J]. 潘书敏,颜娜,谢瑾奎. 计算机科学. 2017(02)
[2]在线学习算法综述[J]. 潘志松,唐斯琪,邱俊洋,胡谷雨. 数据采集与处理. 2016(06)
[3]基于LDA的互联网广告点击率预测研究[J]. 朱志北,李斌,刘学军,胡平. 计算机应用研究. 2016(04)
[4]个性化推荐系统评测指标与实验方法研究[J]. 吴海霞,何苑,路璐. 晋中学院学报. 2015(03)
[5]基于平衡采样的轻量级广告点击率预估方法[J]. 施梦圜,顾津吉. 计算机应用研究. 2014(01)
[6]广告点击率估算技术综述[J]. 纪文迪,王晓玲,周傲英. 华东师范大学学报(自然科学版). 2013(03)
[7]基于概率图模型的互联网广告点击率预测[J]. 岳昆,王朝禄,朱运磊,武浩,刘惟一. 华东师范大学学报(自然科学版). 2013(03)
[8]搜索引擎广告用户行为预测与特征分析[J]. 王海雷,贺一骏,俞学宁,张铭. 计算机应用研究. 2013(05)
[9]基于联合概率矩阵分解的上下文广告推荐算法[J]. 涂丹丹,舒承椿,余海燕. 软件学报. 2013(03)
[10]推荐系统中的冷启动问题研究综述[J]. 孙冬婷,何涛,张福海. 计算机与现代化. 2012(05)
硕士论文
[1]一种基于逻辑回归模型的搜索广告点击率预估方法的研究[D]. 王兵.浙江大学 2013
本文编号：3342601
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