华东师范大学学报（自然科学版）
華東師範大學學報（自然科學版）
화동사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF EAST CHINA NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2013年
3期
15-25
,共11页
岳昆%王朝禄%朱运磊%武浩%刘惟一
嶽昆%王朝祿%硃運磊%武浩%劉惟一
악곤%왕조록%주운뢰%무호%류유일
计算广告%点击率%个性化推荐%贝叶斯网%概率推理
計算廣告%點擊率%箇性化推薦%貝葉斯網%概率推理
계산엄고%점격솔%개성화추천%패협사망%개솔추리
点击率预测可以提高用户对所展示互联网广告的满意度,支持广告的有效投放,是针对用户进行广告的个性化推荐的重要依据.对于没有历史点击记录的用户,仍需对其推荐广告,预测所推荐广告的点击率.针对这类用户,以贝叶斯网这一重要的概率图模型,作为不同用户之间广告搜索行为的相似性及其不确定性的表示和推理框架,通过对用户搜索广告的历史记录进行统计计算,构建反映用户间相似关系的贝叶斯网,进而基于概率推理机制,定量度量没有历史点击记录的用户与存在历史点击记录的用户之间的相似性,从而预测没有历史点击记录的用户对广告的点击率,为广告推荐提供依据.通过建立在KDD Cup 2012-Track 2的Tencent CA训练数据集上的实验,测试了方法的有效性.
點擊率預測可以提高用戶對所展示互聯網廣告的滿意度,支持廣告的有效投放,是針對用戶進行廣告的箇性化推薦的重要依據.對于沒有歷史點擊記錄的用戶,仍需對其推薦廣告,預測所推薦廣告的點擊率.針對這類用戶,以貝葉斯網這一重要的概率圖模型,作為不同用戶之間廣告搜索行為的相似性及其不確定性的錶示和推理框架,通過對用戶搜索廣告的歷史記錄進行統計計算,構建反映用戶間相似關繫的貝葉斯網,進而基于概率推理機製,定量度量沒有歷史點擊記錄的用戶與存在歷史點擊記錄的用戶之間的相似性,從而預測沒有歷史點擊記錄的用戶對廣告的點擊率,為廣告推薦提供依據.通過建立在KDD Cup 2012-Track 2的Tencent CA訓練數據集上的實驗,測試瞭方法的有效性.
점격솔예측가이제고용호대소전시호련망엄고적만의도,지지엄고적유효투방,시침대용호진행엄고적개성화추천적중요의거.대우몰유역사점격기록적용호,잉수대기추천엄고,예측소추천엄고적점격솔.침대저류용호,이패협사망저일중요적개솔도모형,작위불동용호지간엄고수색행위적상사성급기불학정성적표시화추리광가,통과대용호수색엄고적역사기록진행통계계산,구건반영용호간상사관계적패협사망,진이기우개솔추리궤제,정량도량몰유역사점격기록적용호여존재역사점격기록적용호지간적상사성,종이예측몰유역사점격기록적용호대엄고적점격솔,위엄고추천제공의거.통과건립재KDD Cup 2012-Track 2적Tencent CA훈련수거집상적실험,측시료방법적유효성.
