基于概率图模型的互联网广告点击率预测

• 作者: 刘惟一 岳昆 朱运磊 武浩 王朝禄
• 来源期刊: 华东师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 计算广告 点击率 个性化推荐 贝叶斯网 概率推理
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 计算广告技术
• 页码范围: 15-25
• 页数: 11页
• 分类号: TP311
• 字数: 6954字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2013.03.002

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘惟一	云南大学信息学院计算机科学与工程系	58	425	10.0	17.0
2	岳昆	云南大学信息学院计算机科学与工程系	77	317	10.0	13.0
3	武浩	云南大学信息学院计算机科学与工程系	14	60	5.0	7.0
4	王朝禄	云南大学信息学院计算机科学与工程系	1	12	1.0	1.0
5	朱运磊	云南大学信息学院计算机科学与工程系	3	37	2.0	3.0