【摘要】：近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速蓬勃發(fā)展,大型在線社交網(wǎng)絡(luò)、在線廣告等各項互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)越來越普及。與此同時,用戶行為的建模分析問題也變得越發(fā)重要。例如在病毒式營銷中,如何通過對用戶網(wǎng)絡(luò)中的行為建模與分析定位到影響力最大的用戶群,從而增加營銷的效率,對提高投資回報是非常重要的。再例如在線廣告活動中,通過對用戶行為建模,分析出不同渠道的廣告對用戶購買決策的影響,重新合理分配廣告預(yù)算,對提高在線廣告投資回報是非常有幫助的。高速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)產(chǎn)生了海量的用戶行為數(shù)據(jù),成為了用戶行為建模分析的良好平臺。面對海量的用戶行為數(shù)據(jù),如何對用戶行為建模,發(fā)現(xiàn)用戶行為模式,對用戶行為進(jìn)行預(yù)測,是本文的主要研究問題。本文主要在兩個場景下展開用戶行為建模、分析和預(yù)測:在線社交網(wǎng)絡(luò)和在線廣告。在社交網(wǎng)絡(luò)中,如何對信息傳播以及用戶對信息的交互行為進(jìn)行建模越來越受到人們的關(guān)注。信息傳播路徑不僅反映了用戶之間的影響關(guān)系,幫助我們估計隱含的用戶影響網(wǎng)絡(luò),還能幫助我們發(fā)現(xiàn)信息本身的傳播特性。在本文中,我們通過對信息傳播路徑上的連續(xù)時間事件進(jìn)行分析,同時對用戶影響網(wǎng)絡(luò)和信息熱度進(jìn)行建模。我們基于多維霍克斯模型,提出了一個拓展模型,不僅能對社交網(wǎng)絡(luò)中用戶之間的行為互激勵現(xiàn)象進(jìn)行很好的模擬,同時融合了對信息熱度的估計。在我們提出的模型中,用戶影響網(wǎng)絡(luò)和信息熱度被統(tǒng)一起來,兩者互相增強,從而同時加強了對兩者的估計。我們在模擬數(shù)據(jù)集以及真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,我們的算法效果都優(yōu)于現(xiàn)有算法,并且通過觀測數(shù)據(jù)很好的估計了信息熱度。在線廣告里,如何根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù),對用戶行為建模,進(jìn)而預(yù)測用戶購買行為,以及計算不同廣告渠道在廣告活動中的貢獻(xiàn)度越來越受到工業(yè)界以及學(xué)術(shù)界的關(guān)注。在線廣告,相比于傳統(tǒng)廣告(如電視廣告、印刷廣告等),產(chǎn)生著海量的可追蹤的用戶數(shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù)我們可以建立用戶行為預(yù)測模型和廣告歸因模型。在工業(yè)界傳統(tǒng)上基于規(guī)則的模型已經(jīng)被廣泛使用,但是基于規(guī)則的模型的缺點是它的規(guī)則是基于簡單的直覺得出的,而非從數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得到的。數(shù)據(jù)驅(qū)動模型有著很強的追蹤廣告投放,以及用戶和廣告之間的互動關(guān)系的能力,成為了這一領(lǐng)域的一個重要的研究方向。我們提出了一個新的基于生存理論的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型。通過采用了概率框架,我們的模型的一個重要優(yōu)點是,能夠去除其他基于簡單規(guī)則模型的固有偏見。我們的模型除了能夠預(yù)測用戶購買行為的概率,同時還能進(jìn)行廣告渠道貢獻(xiàn)度計算。我們在從一家商業(yè)廣告監(jiān)測公司獲得的真實數(shù)據(jù)集上驗證了我們的方法,實驗結(jié)果表明我們提出的模型在用戶購買行為的預(yù)測,和廣告渠道貢獻(xiàn)度計算這兩方面都有很好的效果。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2742770