一种带标签的协同过滤广告推荐算法

作     者：金紫嫣 张娟 李向军 温海平 张华薇 JIN Ziyan;ZHANG Juan;LI Xiangjun;WEN Haiping;ZHANG Huawei

作者机构：南昌大学计算机科学与技术系南昌330031 共青科技职业学院江西共青332020 南昌大学软件学院南昌330031 

基　　金：国家自然科学基金(61262049 51367014) 江西省自然科学基金(20142BAB207011) 江西省主要学科学术和技术带头人计划项目(20172BCB22035) 江西省青年科学家培养计划项目(20112BCB23004) 江西省科技重点研发项目(20161BBG70235 20111B BE50008) 江西省教育厅科技计划项目(GJJ161387) 江西省研究生创新专项(YC2015-S035) 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2018年第44卷第4期

页      码：236-242,247页

摘      要：为准确预测点击率(CTR)并合理利用其进行广告推荐,基于标签推荐技术与协同过滤方法,提出一种新的混合式广告推荐算法。将广告关键词作为标签引入到Query页的相似性计算中,采用Query页加权综合相似度度量方法降低相似矩阵的稀疏性,建立一种基于广告关键词的搜索广告兴趣模型。使用Top-N策略以减少最近邻候选集的大小,并基于预测CTR筛选出广告推荐结果。通过实验调节Query页加权综合相似度度量参数并验证算法的可扩展性。在KDDCUP2012数据集上的实验结果表明,与传统协同过滤算法、基于标签的推荐算法及基于标签和项目关系的推荐算法相比,带标签的协同过滤广告推荐算法具有更好的可扩展性和较优的推荐质量。

主 题 词：广告推荐 协同过滤 标签 广告关键词 点击率 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-3428.2018.04.038

馆 藏 号：203285825...