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J-GLOBAL ID：201502216326359841   整理番号：15A0495686

一般画像認識手法を応用したディスプレイ広告のユーザ属性推定とクリック率予測

Predicting User Demographics and Click Through Rate of Display Ads Applying a Generic Image Recognition Methodology

著者 (6件)： 山元浩平 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  茂木哲矢 (ヤフー) ,  田頭幸浩 (ヤフー) ,  小林隼人 (ヤフー) ,  小野真吾 (ヤフー) ,  中山英樹 (東大 大学院情報理工学系研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 114  号： 454(PRMU2014 112-158)  ページ： 179-184  発行年： 2015年02月12日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： クリック課金型ディスプレイ広告のクリック率(click-through rate;CTR)予測において,レイテンシとコールドスタート問題-履歴の乏しい広告や属性が未知のユーザに対する予測の困難さ-は解決すべき主要な問題である。本稿では,計算コストを抑えつつコールドスタート問題に対応可能なクリック率予測モデルとして,一般画像認識手法を応用した内容ベースクリック率予測手法を提案する。具体的には(1)広告画像から畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural networks;CNN)等により抽出した画像特徴量を説明変数とし,ユーザの属性を目的変数として識別器を構築することで,広告画像から未知のユーザの属性を推定する。(2)推定したユーザ属性を広告主IDや広告ID等のID情報と組み合わせたものを予測モデルの素性として用いてクリック率予測を行う。本手法では画像特徴量を用いて学習を行うため,履歴の乏しい広告や属性が未知のユーザに対しても画像の類似性から予測・推定が可能である。最終的に,提案手法を広告のアクセスログのデータセットに適用し,その有効性を検証する。(著者抄録)

シソーラス用語： 画像認識 ,  表示装置 ,  *広告 ,  推定 ,  *操作 ,  畳込み ,  ニューラルネットワーク ,  指標 ,  類似性 ,  利用者 ,  属性 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： *オンライン広告 ,  *クリック ,  ディスプレイ ,  ユーザー ,  画像特徴量

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  計算機網  (JC03000K)

引用文献 (26件)：

• A. Ghosh, B. I. P. Rubinstein, S. Vassilvitskii and M. Zinkevich. Adaptive bidding for display advertising. In Proc. www. pp. 251-260, 2009.
• D. G. Goldstein, R. P. McAfee and S. Suri. The effects of exposure time on memory of display advertisements. In Proc. EC, pp. 49-58, 2011.
• S. Balseiro, J. Feldman, V. Mirrokni and S. Muthukrishnan. Yield optimization of display advertising with ad exchange. In Proc. EC, pp. 27-28, 2011.
• H. Cheng, R. Rosales and E. Manavoglu. Postclick conversion modeling and analysis for non-guaranteed delivery display advertising. In Proc. WSDM, pp. 293-302, 2012.
• H. Cheng, R. V. Zwol, J. Azimi, E. Manavoglu, R. Zhang, Y. Zhou and V. Navalpakkam. Multimedia features for click prediction of new ads in display advertising. In Proc. KDD, pp. 777-785, 2012.

タイトルに関連する用語 (9件)： 画像認識 ,  手法 ,  応用 ,  ディスプレイ ,  広告 ,  属性 ,  推定 ,  クリック ,  予測