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J-GLOBAL ID：201702270727922204   整理番号：17A1672173

ユーザ類似度と特徴分化に基づく広告クリック率予測研究【JST・京大機械翻訳】

Study on Advertising Click-through Rate Prediction Based on User Similarity and Feature Differentiation

著者 (3件)： Pan Shumin (華東師范大学計算机科学技術系 上海200241) ,  Yan Na (華東師范大学計算机科学技術系 上海200241) ,  Xie Jinkui (華東師范大学計算机科学技術系 上海200241)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 2  ページ： 283-289  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大規模なデータ環境におけるインターネット広告の正確な投入は,常に,広告学の分野における高い関心を持つ問題の1つになっている。オンライン広告の効果の重要な指標として、クリック率の精確な予測はメディア、ユーザーと広い主の三者の利益に関係する。現在の主流方法は抽出特徴によって単一クリック率予測モデルを構築し、その不足点は単一の重みを用いて、特徴がクリック率に与える影響があまりにも小さいという点にある。この研究では,ユーザの類似性と特徴の分化に基づく混成モデルを提案した。これらの研究に基づいて,この論文は新しい方法を提案した。このモデルは,最初に,混合Gauss分布によって,ユーザ類似性を評価して,それらを複数のグループに分割した。異なるグループに対して、それぞれサブモデルを構築し、有効な組み合わせを行うことにより、同じ特徴が異なるグループに対する差異化の影響をマイニングし、さらに正確に広告のクリック行為を予測することができる。実際のインターネット会社の広告データセットを用いて実験を行い、主流方法と詳細な比較分析を行い、この方法の有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インターネット ,  *広告 ,  *前向きコホート研究 ,  *分化 ,  類似性 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 比較分析 ,  インターネット広告 ,  *類似度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Computational advertising ,  CTR prediction ,  User similarity ,  Feature differentiation ,  Hybrid model

分類 (3件)： 市場調査,広告  (KA06030H) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 類似度 ,  分化 ,  広告 ,  クリック ,  予測 ,  研究