搜索引擎广告用户行为预测与特征分析

作     者：王海雷 贺一骏 俞学宁 张铭 WANG Hai-lei;He Yi-jun;YU Xue-ning;ZHANG Ming

作者机构：北京大学光华管理学院北京100871 中国民生银行博士后工作站北京100031 北京大学信息科学技术学院北京100871 中国民生银行科研培训学院北京100084 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61272343) 国家教育部科技发展中心网络时代的科技论文快速共享专项研究资助课题(2011110) 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2013年第30卷第5期

页      码：1413-1418页

摘      要：介绍了搜索引擎广告系统的基本运作模式。通过对广告四元组的特征提取、特征值平滑等操作,将广告记录解析成为训练数据,并将数据分为训练集和测试集,使用支持向量机算法并利用训练集训练出的模型将测试集分类,从而预测出用户的行为。通过对特征的分析,得出对用户行为预测准确率影响最大的特征是点击率。实验证明,在使用该模型中所有特征的情况下,分类的准确率能够达到83.17%。

主 题 词：搜索广告 支持向量机 点击率 准确率 广告质量特征 相似度特征 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3695.2013.05.033

馆 藏 号：203433556...