圖片廣告點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)方法的研究及改進(jìn).pdf

1、近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)科技的飛速發(fā)展，在線廣告逐漸成為各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的主要盈利方式。因此針對(duì)提升用戶對(duì)廣告滿意度，提高廣告主利潤(rùn)的研究越來(lái)越重要。其中常見的研究圍繞利用海量的用戶點(diǎn)擊日志挖掘用戶個(gè)性化信息這一方向進(jìn)行，而研究中最重要的問(wèn)題是如何提升廣告點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)結(jié)果的精度。
　　目前常見的廣告點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)方法依賴用戶對(duì)廣告的歷史點(diǎn)擊數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模式進(jìn)行預(yù)測(cè)。然而用戶對(duì)廣告的歷史點(diǎn)擊數(shù)據(jù)中用戶行為數(shù)據(jù)稀疏以及用戶屬性缺失的特點(diǎn)，對(duì)現(xiàn)有廣告點(diǎn)擊

2、率預(yù)測(cè)方法提出了很大的挑戰(zhàn)。本課題針對(duì)這一挑戰(zhàn)，引入了更高效的廣告圖片特征來(lái)改進(jìn)現(xiàn)有的圖片廣告點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)方法。改進(jìn)方法的核心思想是通過(guò)高效的廣告圖片特征為新廣告找到相應(yīng)的相似廣告，利用相似廣告的歷史信息提高新廣告的點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)精度。
　　本課題先分析了現(xiàn)有的圖片廣告點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)方法，以及其中相關(guān)技術(shù)的的原理。接著對(duì)當(dāng)前圖片廣告點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)方法中廣告圖片特征提取以及用戶屬性推斷兩個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行研究。針對(duì)這兩個(gè)環(huán)節(jié)中，廣告圖片視覺特征的表示能力

3、有限、任務(wù)獨(dú)立問(wèn)題和用戶屬性推斷的數(shù)據(jù)稀疏記錄預(yù)測(cè)精度偏低問(wèn)題進(jìn)行改進(jìn)。為了解決這些問(wèn)題，本課題利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型圖片特征表示能力強(qiáng)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種新的廣告圖片特征學(xué)習(xí)架構(gòu)。利用這一架構(gòu)，本課題從原始廣告圖片和用戶反饋信息中抽取了廣告圖片高層抽象特征。這種方式相比傳統(tǒng)的圖片特征提取方式提取的特征更加靈活，適用于點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)任務(wù)且不需要人工篩選組合特征。通過(guò)引入廣告圖片高層抽象特征，改進(jìn)了現(xiàn)有的用戶屬性推斷方法。并將廣告圖片高層抽象