广告定向中基于潜在语义的用户分组方法
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-15页 |
| 1.2 研究内容 | 第15-19页 |
| 1.2.1 在线广告投放 | 第15-16页 |
| 1.2.2 广告定向中行为定向技术 | 第16-17页 |
| 1.2.3 行为定向中用户分组方法 | 第17-19页 |
| 1.2.4 用户分组结果优化 | 第19页 |
| 1.3 本文贡献 | 第19-21页 |
| 1.4 文章结构 | 第21-22页 |
| 第二章 国内外研究现状 | 第22-27页 |
| 2.1 在线广告中CTR预测的研究现状 | 第22-23页 |
| 2.2 广告定向中行为定向技术的研究现状 | 第23-24页 |
| 2.3 行为定向中用户分组方法的研究现状 | 第24-26页 |
| 2.3.1 用户画像生成方法对比 | 第24页 |
| 2.3.2 用户分组方法对比 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 问题定义 | 第27-35页 |
| 3.1 用户分组问题定义 | 第27-32页 |
| 3.1.1 用户画像 | 第27-29页 |
| 3.1.2 基于用户画像的用户分组 | 第29-30页 |
| 3.1.3 用户分组目标 | 第30-32页 |
| 3.2 用户分组结果优化问题定义 | 第32-34页 |
| 3.2.1 基于曝光量的用户分组结果优化 | 第33页 |
| 3.2.2 基于CTR的用户分组结果优化 | 第33-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 用户分组方法 | 第35-50页 |
| 4.1 基于LDA的用户分组方法 | 第35-37页 |
| 4.2 用户分组方法在已有广告上的有效性验证 | 第37-47页 |
| 4.2.1 实验数据集 | 第38-40页 |
| 4.2.2 CTR提高 | 第40-43页 |
| 4.2.3 小用户组占比 | 第43-45页 |
| 4.2.4 F-Measure值 | 第45-47页 |
| 4.3 用户分组方法在新广告上的有效性验证 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 用户分组结果优化方法 | 第50-60页 |
| 5.1 面向小用户组现象的用户组优化 | 第50-52页 |
| 5.2 面向低成员概率的用户组优化 | 第52-55页 |
| 5.3 兼顾小用户组和低成员概率的用户组优化 | 第55-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 本文工作 | 第60页 |
| 6.2 未来展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和科研情况 | 第69页 |
