摘要：搜索广告中的点击率预估问题在信息检索和机器学习等领域一直是研究的热点.目前通过设计特征提取方案获得特征和针对用户点击行为建模等方法,并没有充分考虑广告数据具有的高维稀疏性、特征之间存在高度非线性关联的特点,致使信息利用不充分.为了降低数据稀疏性和充分挖掘广告数据中隐藏的规律,该文提出了面向广告数据的稀疏特征学习方法.该方法基于张量分解实现特征降维,并充分利用深度学习技术刻画数据中的非线性关联,以解决高维稀疏广告数据的特征学习问题,实验结果验证了文中提出的方法能够有效地提升广告点击率的预估精度,达到了预期效果.

摘要：在线广告作为广告主向用户传达信息的载体,在这个信息过载的时代具有重要的意义.点击率是在线广告中的一个重要的指标,能够帮助广告主进行广告性能优化和广告预算投放.然而,由于其数据稀疏性的特征,使得点击率的评估难以达到很高的准确度.为了准确地评估点击率,本文不仅从机器学习中基于决策树分类器的角度加以改进,而且从广告数据本身的角度出发,充分考虑数据本身的层次关系,增加了对点击与展现随时间的演化建模,提出了一种动态点击率模型算法.在真实互联网广告数据中对所设计的算法进行实现,并与传统机器学习的算法做实验对比,AUC值提升幅度达到17%,验证了本文提出的算法是对数据稀疏问题的有效解决方案.

摘要：搜索引擎关键字广告的点击率是衡量广告价值重要指标,研究关键字广告点击率的影响因素和提高策略具有重要意义.在考虑关键字广告位置、理性程度、广告形式的因素下,以手机类搜索引擎关键字广告内容为例,通过仿真对比实验,得出关键字广告的位置越靠前,点击率越高;关键字的感情色彩越高,理性广告点击率越低;女性比男性更易接受关键字广告;＂推广式＂广告点击率高于＂赞助商链接＂广告点击率,而右侧关键字广告关注度极低等结论.

摘要：与传统的的媒体营销模式相比,搜索引擎广告因其精准和投入低等特点获得巨大成功。但已有的搜索引擎广告点击率模型不能有效解决数据量大及特征维度高的问题,使预测结果的准确性大打折扣。本文构建了一种基于LASSO变量选择方法的广告点击率预测模型,能有效克服现有广告点击率模型在处理数据高维性和稀疏性方面的不足。利用某公司的竞价数据对模型进行验证,结果表明影响广告点击率的关键因素是广告关键词中的商标信息、地域信息和每点击成本。该研究结果为企业制定搜索引擎广告营销策略提供一定的理论依据。

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.

摘要：行为定向技术在网络广告投放过程中起着非常重要的作用,其中最关键的就是对用户进行分组.好的用户分组策略能够产生高质量的用户组,对用户组内的用户投放广告能够有效提高点击量(曝光量×点击率).传统的用户分组策略评估方法重点考虑点击率(click-through rate,CTR)提高程度,忽略了曝光量(impression)的重要性.曝光量受到用户数量的影响,当用户组中的用户数量达不到一定值时,看到广告的用户数量很少,导致曝光量非常少,即使广告的CTR很高,点击量和广告转换量也会非常少,针对这样的用户组投放广告不会为广告主带来特别大的收益.针对曝光量小的用户组,提出一种用户组优化算法,可保证最终分组结果同时具备高的CTR提高程度和曝光量.在真实数据集上进行实验,结果表明经过优化之后的用户组在保证CTR的同时大幅度提高了曝光量和点击量.

摘要：广告点击率是互联网广告投放的重要依据,有效地预测广告的点击率,对于提高广告投放的效率有着至关重要的作用。在训练点击率预测模型的过程中,往往面临着广告及用户的数量巨大以及训练数据集稀疏的问题,从而导致点击率预测的准确度下降。针对这些问题提出了一种基于LDA(latent Dirichlet allocation,LDA)的点击率预测算法,即LDA-FMs,该算法对原有训练集进行基于主题的分割,利用分割后的子训练集分别建立不同主题下的点击率预测模型;在此基础上,利用广告属于不同主题的概率,有权重地结合每个预测模型的预测结果,进而计算广告的点击率。实验基于KDD Cup 2012-track2的真实数据集,证明了算法的可行性与有效性。

摘要：点击率是衡量CPM互联网广告模式中广告主投入产出效果的核心指标。运用现代信息学的相关理论与研究方法,通过数学推论研究促销信息的传递效率对点击率的影响特征,并通过在互联网上进行实际效果测试、数据统计及回归分析来进一步定量探索两者之间的函数关系。研究结果为广大互联网广告主如何设计、修正广告创意,以提高广告促销信息传递的效率,从而提高广告的点击率乃至投入产出比提供了参考依据。

摘要：为了增加图书馆主页的点击率 ,本文介绍了五种方法 --加入搜索引擎 ,与相关网站链接 ,利用BBS,加入广告交换网 ,使用电子邮件。

摘要：如何提高广告点击率是对大数据网络营销的一个具有挑战的问题。考虑到用户点击行为的不确定性,提出一种基于积注意力交互网络模型的点击率预测模型。将用户的行为向量进行内积或外积,并根据广告自身的特征赋予交互后向量相应权重,然后进行点击率预测。在两个数据集上进行实验验证,结果表明该模型相对于传统的点击率预测模型在归一化基尼系数上提高了2%以上,预测效果更好。