本文選題：貝葉斯網(wǎng)絡(luò) + 競(jìng)價(jià)策略�。� 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：自搜索引擎問世以來，就以其銳不可當(dāng)?shù)膭?shì)頭風(fēng)靡全球。究其原因是互聯(lián)網(wǎng)上的信息增長速度過快，各行各業(yè)的信息都雜糅在一起，致使用戶在搜索自己所需的信息時(shí)變得無從下手。因此可以幫助人們有效實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)搜索的搜索引擎成為互聯(lián)網(wǎng)用戶必不可少的網(wǎng)絡(luò)工具。搜索引擎服務(wù)提供商與各廣告商也正是看到這一潛在商機(jī)，使得搜索引擎上的關(guān)鍵字廣告業(yè)務(wù)迅速發(fā)展起來，關(guān)鍵字廣告也已成為各企業(yè)不可或缺的一種電子商務(wù)營銷模式。 但是在關(guān)鍵字競(jìng)價(jià)過程中，并不是廣告商出價(jià)越高就能獲得更好的廣告排名和更高的利潤。關(guān)鍵字廣告競(jìng)價(jià)一直處于動(dòng)態(tài)變化中，如何有效地在搜索引擎上投放關(guān)鍵字廣告是各廣告商所關(guān)注的問題，也是本文研究內(nèi)容的重點(diǎn)。 本文在網(wǎng)上拍賣理論的基礎(chǔ)上引出了關(guān)鍵字廣告競(jìng)價(jià)拍賣的相關(guān)機(jī)制，，并利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型為廣告商提供競(jìng)價(jià)策略。首先本文根據(jù)關(guān)鍵字廣告競(jìng)拍過程提取出模型所涉及的變量，并在關(guān)鍵字廣告競(jìng)拍過程和對(duì)變量關(guān)系的分析基礎(chǔ)上構(gòu)建了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，然后利用廣告商的關(guān)鍵字廣告投放歷史數(shù)據(jù)確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)模型。本文依據(jù)上一期的廣告點(diǎn)擊量對(duì)當(dāng)前廣告排名是否有影響，分別構(gòu)建了靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)比靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果更精確。同時(shí)，本文構(gòu)建了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的決策模型，可以求出無預(yù)算約束條件下廣告主獲取最大利潤時(shí)的具體出價(jià)，并依據(jù)這個(gè)模型為廣告主提供存在預(yù)算約束時(shí)的競(jìng)價(jià)策略。
[Abstract]:Since the advent of search engines, with its irresistible momentum swept the world. The reason is that the information on the Internet is growing too fast, and the information of various industries is mixed together, which makes it impossible for users to search for the information they need. Therefore, search engine which can help people to realize precision search has become an indispensable network tool for Internet users. Search engine service providers and advertisers also see this potential business opportunities, making the search engine keyword advertising business has developed rapidly, keyword advertising has become an indispensable e-commerce marketing model. But in the process of keyword bidding, it is not the advertisers who bid higher to achieve better advertising ranking and higher profits. Keyword advertising bidding has been in a dynamic change, how to effectively place keyword ads on search engines is a problem that advertisers are concerned about, and also the focus of this paper. Based on the theory of online auction, this paper introduces the related mechanism of keyword advertising auction, and provides the bidding strategy for advertisers by using Bayesian network prediction model. Firstly, this paper extracts the variables involved in the model according to the bidding process of keyword advertising, and constructs a Bayesian network model based on the analysis of the bidding process and the relationship between the variables. Then, the parameter model of Bayesian network is determined by using the keyword advertising history data of advertisers. In this paper, according to whether the number of advertising hits in the previous issue has an effect on the current advertising ranking, the static Bayesian network prediction model and the dynamic Bayesian network prediction model are constructed. Experimental results show that dynamic Bayesian networks are more accurate than static Bayesian networks. At the same time, this paper constructs a decision model based on Bayesian network, which can find out the concrete bid of the advertiser when he gets the maximum profit under the condition of no budget constraint, and provide the bidding strategy for the advertiser with budget constraint according to this model.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：F713.8;F224

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本文編號(hào)：1838257