本文選題：行為定向　切入點：泊松回歸　出處：《計算機研究與發(fā)展》2013年S2期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：行為定向又稱為興趣定向,是在線廣告的一種有效投放手段,主要指網(wǎng)絡媒體或廣告聯(lián)盟網(wǎng)絡根據(jù)用戶的歷史行為信息為用戶投放其感興趣的廣告.用戶的歷史行為信息包括搜索歷史、網(wǎng)頁瀏覽歷史、廣告點擊和交易歷史等,研究表明這些行為數(shù)據(jù)具有稀疏性、實時性和海量的特點.如何針對這些特點設計更好的行為定向方法已成為研究界和工業(yè)界面臨的主要難題.針對行為數(shù)據(jù)具有稀疏性這一特點,提出一種新的融合社會信息與用戶歷史行為信息的行為定向方法.該方法的基本思想是基于Homophily理論:朋友之間對某一事物的喜好或態(tài)度具有一定的相似性,單個用戶對該事物的喜好可通過其朋友們對該事物的態(tài)度來判斷.首先將行為定向看作一個優(yōu)化問題—采用泊松回歸建模用戶對廣告的瀏覽和點擊次數(shù),并通過使數(shù)據(jù)似然最大的方法構建目標函數(shù);然后將社交網(wǎng)絡的朋友關系數(shù)據(jù)抽象為社會正則項,并將該正則項作為優(yōu)化問題的一部分,以建模朋友之間的相互影響.本文中,我們根據(jù)朋友們喜好的相似度差異提出兩個社會正則項:均值正則項———朋友們的喜好相似度較高;個體正則項———朋友們的喜好相似度差異較大.將這兩個社會正則項分別加到上述優(yōu)化問題中,對應均值模型和個體模型.實驗表明這兩個模型的性能要優(yōu)于傳統(tǒng)的只使用用戶歷史行為信息的行為定向方法;尤其當用戶的歷史行為數(shù)據(jù)稀疏時,我們的模型在點擊率提升度上比傳統(tǒng)方法提高了5%的精度.
[Abstract]:Behavioral orientation, also known as interest orientation, is an effective means of delivering online advertising. Mainly refers to the network media or the advertising alliance network according to the user's historical behavior information to place for the user to be interested the advertisement. The user's historical behavior information includes the search history, the webpage browsing history, the advertisement click and the transaction history and so on. Research shows that these behavioral data are sparse, How to design better behavior orientation methods based on these characteristics has become a major problem in research and industry. This paper proposes a new behavioral orientation method which combines social information with user's historical behavior information. The basic idea of this method is based on Homophily theory: there is a certain similarity between friends' preferences or attitudes towards a certain thing. A single user's preference for the thing can be judged by the attitude of his friends to it. First, behavioral orientation is considered as an optimization problem-Poisson regression is used to model users' views and clicks on advertisements. The objective function is constructed by the method of maximum likelihood of data, and then the friend relation data of social network is abstracted as a social regular term, and the canonical term is regarded as part of the optimization problem to model the interaction between friends. According to the similarity differences of friends' preferences, we propose two social regulars: the mean regularity--which is similar to friends' preferences; Individual canonical terms-- the similarity of friends' preferences is quite different. The two social canonical terms are added to the above optimization problem respectively. The experimental results show that the performance of the two models is superior to the traditional behavior orientation method which only uses the historical behavior information of the user, especially when the historical behavior data of the user is sparse. The accuracy of our model is 5% higher than that of the traditional method.
【作者單位】： 中國科學院計算技術研究所;中國科學院信息工程研究所;
【基金】：國家“八六三”高技術研究發(fā)展計劃基金項目(2011AA010703,2011AA01A103) 中國科學院戰(zhàn)略性先導科技專項(XDA06030200) 國家自然科學基金項目(61003167)
【分類號】：TP391.3

【參考文獻】

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