广告投放评估系统的设计与实现

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当今“互联网思维”被越来越多人追捧,而其中大部分人都十分困惑:这么多免费的服务如何产生收益?如果把互联网APP作为多种硬币的正面,其实大多数硬币的背面都有着相同的图案—以广告为核心的后向变现体系。其中,免费的APP和服务是流量及用户数据的入口,而广告业务则将流入的流量及数据变为金钱,这就是当前互联网最为核心的模式之一。本文观察并分析了国内外主流广告系统及广告算法的研究现状及系统使用情况。详细阐述了广告CTR预估系统的需求分析,设计并实现了广告CTR预估系统。该系统具有数据采集、数据预处理、广告数据宏观统计分析、广告计划CTR预估、广告受众预估等功能。系统核心模块有(1)广告点击率预估模块。该模块使用深度空间-时间神经网络对广告历点击数据、用户数据、广告数据分别提取特征输入模型进行训练。在广告业务中使用最为广泛的模型只针对单个目标广告进行研究,忽略了与目标广告相关的其他广告对目标广告点击率的影响,在深度空间-时间神经网络DTSN中加入了更多其他广告数据来辅助进行点击率预测。该模型使用Avito广告数据集、搜索广告数据集、信息流广告数据集进行模型的训练和效果验证,在训练过程中使用不同层数的神经网络及dropout比例进行效果调优。在上述数据集的实验表明,DSTN模型在点击率预估方面优于几种最先进的模型。(2)广告受众预估模块。在该模块中使用图自动编码器模型,主要原理是结合图卷积网络及自动编码器两种模型所得,图卷积网络具有高效及准度高的优势,广告与用户的交互数据可以很方便的转化为图结构,在图结构上进行机器学习是一项非常困难的任务,因为图结构的复杂性较高、信息丰富,而使用图卷积网络则可以完成对图结构的学习,可以直接处理图并利用其结构信息。该模型使用Movie Lens、Douban、信息流广告数据集进行模型训练和效果验证。
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