面向电子商务网站的在线广告系统的设计与实现
这是一篇关于展示广告,在线广告,点击率预估,用户行为定向,分布式框架的论文, 主要内容为信息技术的快速发展和互联网业务对于人民生活的不断渗透,深化了互联网广告产业链的日益成熟,业界对于广告投放技术的竞争也日趋激烈。展示广告,尤其是电子商务网站中的在线广告,是互联网生活中的主要广告展现形式之一。随着媒体和电商网站积累了越来越多的用户行为,浏览网页时产生了海量的行为日志,有效的进行用户类别的挖掘和进行精准的投放,成为了互联网广告增加收入的主要手段。点击率预估技术是预估用户在特定场景下对特定广告点击概率的技术,是计算广告中进行精准投放的主要手段之一,但是面对电子商务网站海量的广告和流式的用户日志,广告排序和点击率模型的更新方式成了当前在线广告的技术难点。同时,随着日志数据的爆发式增长,电子商务网站对海量数据存储和并行计算框架的需求也日益迫切。本文正是针对上述需求,设计并实现一个面向电子商务网站的在线广告系统,核心是在海量数据的基础上实现较为通用的电商网站精准广告系统结构。在线广告系统在帮助电商网站降低处理海量日志的技术门槛同时,提升有限流量场景下的广告投放转化效率。本文首先介绍了研究背景,并对当前主要的精准投放广告技术和分布式框架进行了深入的调研。接着,基于对调研结果的分析,确定了在线广告系统的设计方案,包括展示模块、日志收集模块、在线和离线计算模块以及业务逻辑模块。基于此设计方案,详细阐述了系统各个功能模块的细节实现,并对广告投放所涉及到的模型原理进行了说明。最后,对系统的功能和性能进行了有效测试。
面向在线超市的广告营销系统的构建
这是一篇关于在线超市,在线广告,MAVEN,LUCENE创建索引及搜索查询,HESSIAN接口服务,NGINX的论文, 主要内容为随着网络的高速发展及完善,网络广告已经融入到了人们的工作和生活,对于现代营销模式来说,网络广告是不可或缺的组成部分。在线超市的广告是一种网络广告,利用在线超市网站的广告横幅、文本链接,在互联网发布广告,通过网络传递到互联网用户的一种高科技广告运作方式,是对用户注意力资源的合理利用。本文针对在线购物超市提供供应商优质广告位来展示广告、客户精准化匹配广告的目的,构建高并发和高可用在线广告系统。实现客户获取最匹配购买商品的精准化推荐和供应商竞价广告按位竞价排名展示。本系统的构建主要采用MAVEN创建项目工程,有效防止不同版本的jar包造成的困扰,也方便单元测试代码进行分离,易于代码编译；采用SVN进行代码版本管理；采用HUDSON对SVN上的代码持续集成；采用HESSIAN和JSON技术提供两种不同的轻量级的接口服务：采用Nginx来配置通过域名正确访问到相应的服务器。系统的实现包括三大方面：(1)供应商广告竞价平台,实现供应商对产品的竞价排名、点击扣费、点击计数和广告曝光统计；(2)广告业务,对站内广告进行排期管理,广告主管理,广告位管理和统计报表实现；(3)广告服务,对相关联系统提供广告系统接口,通过Lucene建立推广广告索引以及提供搜索查询,满足广告系统业务数据与周边系统连贯畅通,广告服务中主要应用HESSIAN和JSON技术对外提供数据。通过构建在线超市广告营销系统,切实提高了在线超市对供应商投放竞价广告的管理,给在线超市和供应商增创收益的同时,给在线超市带来了巨大的访问流量,而且为今后电商广告运营和管理提供了方式和思路。
基于特征重要性的点击率预测方法研究
这是一篇关于点击率预测,在线广告,深度学习,注意力机制,特征交互的论文, 主要内容为在推荐系统中,点击率预测是一项非常重要的工作,其目的是通过对广告的点击量进行预测,以达到对用户的有效推荐,进而增加网络广告的收益。本文通过对当前存在的深度点击率预测模型进行分析,发现已有模型未考虑区分特征和交互特征间关系的强弱,在特征表达上具有局限性。针对以上问题,本文提出了一种基于注意力机制的场感知深度交叉网络模型(Field-aware Attentional Embedding Deep Crossing Network,FAEDCN)。首先,在嵌入部分将自注意力机制与场感知嵌入技术相结合,对嵌入特征进行权重关注;其次,在特征交互部分,通过注意力交叉网络模块捕捉显示交互特征信息,通过深度乘积网络模块捕捉隐式交互特征信息;最后,将两模块并行训练输出最终预测值,丰富模型表达的同时,提高了模型的预测的精度。本文实验在Criteo和Avazu两大互联网广告点击竞赛数据集上,对本文构建的FAEDCN模型进行训练和结果测试,以AUC值和Logloss值作为模型性能的评价标准。实验结果表明,FAEDCN模型相比于其他模型具有较高的预测性能,其AUC值较DCN模型分别提高1.40%和1.56%,其Logloss值较DCN模型分别降低了1.76%和1.73%。该论文有图36幅,表9个,参考文献59篇。
基于行为序列挖掘的推荐算法研究与应用
这是一篇关于推荐算法,神经网络,物品嵌入,在线广告,点击率预测的论文, 主要内容为近年来,信息爆炸问题越来越严重。个性化推荐系统则是架在用户和信息之间的一座“桥梁”,对于目的不明确的用户,通过挖掘其隐藏的兴趣,为用户推荐其满意的物品,对于缓解信息过载问题具有重要作用,已经成为不可缺少的网上服务。在目前流行的推荐算法中,其根据独立的(用户,物品)对分析用户的潜在兴趣。然而实际上,用户的兴趣是动态变化的,并且物品之间也具有相互关联,这些重要的因素却往往被忽略。基于此,本文提出基于行为序列挖掘的推荐算法,重点挖掘用户历史交互序列中的时序关系和物品相互联系,将本文推荐算法定义为两个研究点:基于概率图的物品画像挖掘技术,以及神经网络预测模型的构建和训练。基于概率图的物品画像挖掘技术的研究,旨在建模物品的交互特征、相互关系,学习物品的关系向量表示。单个用户交互序列只能反映局部的依赖关系。为构造物品的全局关系表示,通过图的方式,将物品看做结点,将物品之间的关系映射为边,在一个全局图上综合表示每个用户的交互序列,并且,建模物品的交互时间间隔,反映物品间的转化概率和依赖关系的强度。在此基础上,通过概率化游走采样得到物品序列,然后设计ItemR2Vec模型,改进对物品时序特征及相互关系的学习,通过最大化物品序列的出现概率,训练模型从而得到物品的关系向量。然后,本文探讨点击率预测模型,设计多网络结构的DSIM模型,通过引入负样本物品,建模用户的相对偏好。DSIM模型从用户的交互序列中学习时序特征,从而预测用户的动态偏好。针对负样本,提出详细的反馈分级采样方法,构建公式计算负样本的概率,从而采样更典型的样本。同时针对实际应用场景中的预测加速和冷启动问题提出具体的解决方案,使其更切合大数据时代背景下的实践需求。接下来,将DSIM算法应用于点击率预估系统。首先将系统可获取的数据经过建模,转换为DSIM算法的输入特征。然后利用DSIM模型预测用户对广告的点击概率。当用户访问平台,触发广告请求,根据模型预测的广告点击率,结合竞价因子,从广告库中选取合适的广告,返回给用户页面。系统通过响应速度,吞吐量等指标的测试,显示出强壮的性能。最后,将DSIM算法在MovieLens数据集上和天猫数据集上与传统推荐算法和先进算法进行比较,实验结果展示DSIM算法的召回率、MAP、AUC等指标均有很大提升。实验还分析了推荐列表的长度、物品关系向量的维度、负采样参数组合等超参数对DSIM算法的影响程度,使得所提算法得到有效的验证。
基于元学习的广告点击率预测模型研究
这是一篇关于元学习,点击率预测,在线广告,推荐系统的论文, 主要内容为随着网络技术的蓬勃发展,互联网在人们的生产、生活方面产生深远的影响,从海量数据中找寻富有价值的信息变得尤为重要。互联网广告快速发展,在整个广告市场中已经占了 80%左右的份额。广告竞价需要提前预估期望价值,该过程涉及点击率预测模型。点击率预测任务是指通过预测用户点击某种产品的可能性,从而达到提升推荐的成功率的目的。推荐的准确性一方面影响着经济效应,高准确率能为公司带来更大的创收;另一方面影响着用户体验,高准确率能提升用户粘性,有助于企业的可持续发展。在点击率预测任务的实际工业界应用中,越来越多的媒体方提供各自不同的广告场景,广告平台方需要在多场景的情况下运作广告。场景包括不同的手机软件、同一软件不同的广告投放界面模式以及广告的不同表现形式等。现有研究工作主要从用户角度切入,预测用户对各类广告的喜好程度,从而预计广告投放后的收益。上述视角在真实的工业环境实际运作中存在诸多缺陷:(1)仅考虑用户和广告之间的关联,而忽视场景的因素,不同场景下的用户和广告都会呈现不同的倾向,从而导致结果的不同;(2)场景间的数据受限于隐私保护,直白地互通在相关法规下恐怕难以实施;(3)新场景或者小场景的样本量过小,难以为相应场景单独训练出可靠模型,且有限的资源难以提供单独训练所需的离线和在线双重服务。针对以上挑战,本文研究内容围绕广告场景点击率预测任务展开。针对上述场景因素所带来的问题,本文借助元学习方法来进一步处理解决。通过元学习,提出适合点击率预测任务的框架,搭载多种深度学习网络,借助部分大容量的成熟场景数据,进一步提升新场景或小样本场景的模型效果。本文的主要工作包括:1.研究分析广告场景无关点击率预测模型。借助来源于国内最大广告监控平台的广告点击率预测任务多场景数据集,全面分析广告场景对点击率预测任务的影响。2.提出基于元学习的点击率预测框架。传统的模型是通过对某一场景的数据单独训练来学习特征的,这种方法训练而来的模型对场景数据量要求较高,且在多场景背景下需要耗费较大资源。本文提出基于元学习的方法,在现有模型的基础上搭载元学习框架,降低模型适应场景的训练成本和开销,在新场景下达到精准的性能。3.提出学习向量表示的点击率预测模型。点击率预测模型的训练需要大量数据集来提升模型的泛化性,而在元学习过程中数据集规模较小。小数据集的点击预测模型存在以下两个问题:ID嵌入样本较少,无法形成相互关联,使得其标志信息缺失;少量的误点击在小数据集中会使预测模型退化。本文提出了 ID结合用户历史行为和产品特征的适配网络。综上所述,本文探究了在多广告场景下点击率预测任务,基于此背景提出了基于元学习的点击率预测框架,从不同场景中自主学习出关联特征,从而让模型在新场景下效果提升。同时,基于小数据集下现有点击率预测模型存在的问题,提出了学习向量表示的点击率预测模型。本文在真实数据集上进行了实验验证。本文的研究为点击率预测在多场景,少数据的情况下提供了可行的解决方案。
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