【摘 要】
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随着互联网行业的快速发展,互联网广告投放收益作为广告的主要收入来源被越来越多的企业所重视。在广告投放精准化需求越来越强烈的情况下,随之产生的定向广告也得到了快速发展。通过定向广告的推荐可以实现用户、广告主以及广告平台的共赢。另外,广告点击率反映了某广告的受欢迎程度及用户对广告的接受程度,广告点击率的预测可以提前预知该广告的推荐效果。探究用户行为对互联网定向广告推荐效果的影响有利于提高用户与广告的匹
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随着互联网行业的快速发展,互联网广告投放收益作为广告的主要收入来源被越来越多的企业所重视。在广告投放精准化需求越来越强烈的情况下,随之产生的定向广告也得到了快速发展。通过定向广告的推荐可以实现用户、广告主以及广告平台的共赢。另外,广告点击率反映了某广告的受欢迎程度及用户对广告的接受程度,广告点击率的预测可以提前预知该广告的推荐效果。探究用户行为对互联网定向广告推荐效果的影响有利于提高用户与广告的匹配度,实现广告的精准投放。本文基于用户行为研究互联网定向广告推荐效果,使用阿里云天池提供的淘宝数据,并在原始数据中随机选取10%,即39593位用户进行实证分析。首先对实验数据进行统计分析;接着基于用户行为,采用K-means算法对用户进行聚类;然后构建四组特征组合,并针对广告数据量大,数据稀疏性强等特点,采用FFM模型对比分析不同特征组合对广告点击率的影响作用;最后采用最优的特征组合,构建基于不同用户聚类类别下的子模型,得到点击率预测结果,将结果与未聚类时进行对比研究。结果表明:第一,发现用户与商品广告推荐之间仍然有不匹配的现象,因此有针对性的将广告推荐给用户有重要的现实意义,同时不同的用户行为对不同商品品类的选择具有相似性,说明采用用户行为对用户进行聚类有实际的意义;第二,将聚类后的用户分为最需挽留用户、需要发展用户、最有价值用户以及一般价值用户,并对不同的用户类别有针对性地提出广告推荐策略;第三,历史点击率和用户行为两组特征的加入可有效地提高广告点击率的预测准确度,并且FFM模型比LR、FM模型的学习效果更好,广告点击率预测更准确;第四,基于用户行为聚类后的子模型的AUC值均高于未聚类时的AUC值,并且所构建的用户行为特征变量在不同程度上影响广告点击率的预测效果,证明了聚类后的基于用户行为的广告推荐效果更好。
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