计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2014年
12期
2733-2745
,共13页
陆枫%王子锐%廖小飞%金海
陸楓%王子銳%廖小飛%金海
륙풍%왕자예%료소비%금해
在线视频广告%细粒度视频标签%视频热点%机器学习%定向广告
在線視頻廣告%細粒度視頻標籤%視頻熱點%機器學習%定嚮廣告
재선시빈엄고%세립도시빈표첨%시빈열점%궤기학습%정향엄고
online video advertising%fine-grained video tags%video hotspots%machine learning%target advertising
随着互联网的发展,对精彩视频点进行标注、评论和分享成为趋势.这类群体智慧信息的有效利用将有助于提升视频广告的投放效果.首先将用户提供的细粒度视频标签收集起来,通过视频时间轴加权计算生成视频热点,进而利用视频热点描述信息基于分类匹配的思想来选取广告,最后找出视频热点内用户对视频关注度下降幅度最大的时间点投放广告.实验证明,在数量为百万级的视频集合中,该方法选取的广告与视频的相关性达到85%左右.用户在广告播放过程中关闭广告的概率小于10%.与目前广泛应用的广告投放方式相比,广告的平均播放时间能提升21.5%,广告点击率能从0.65%提高至0.73%.
隨著互聯網的髮展,對精綵視頻點進行標註、評論和分享成為趨勢.這類群體智慧信息的有效利用將有助于提升視頻廣告的投放效果.首先將用戶提供的細粒度視頻標籤收集起來,通過視頻時間軸加權計算生成視頻熱點,進而利用視頻熱點描述信息基于分類匹配的思想來選取廣告,最後找齣視頻熱點內用戶對視頻關註度下降幅度最大的時間點投放廣告.實驗證明,在數量為百萬級的視頻集閤中,該方法選取的廣告與視頻的相關性達到85%左右.用戶在廣告播放過程中關閉廣告的概率小于10%.與目前廣汎應用的廣告投放方式相比,廣告的平均播放時間能提升21.5%,廣告點擊率能從0.65%提高至0.73%.
수착호련망적발전,대정채시빈점진행표주、평론화분향성위추세.저류군체지혜신식적유효이용장유조우제승시빈엄고적투방효과.수선장용호제공적세립도시빈표첨수집기래,통과시빈시간축가권계산생성시빈열점,진이이용시빈열점묘술신식기우분류필배적사상래선취엄고,최후조출시빈열점내용호대시빈관주도하강폭도최대적시간점투방엄고.실험증명,재수량위백만급적시빈집합중,해방법선취적엄고여시빈적상관성체도85%좌우.용호재엄고파방과정중관폐엄고적개솔소우10%.여목전엄범응용적엄고투방방식상비,엄고적평균파방시간능제승21.5%,엄고점격솔능종0.65%제고지0.73%.