基于CTR預(yù)測的CPM廣告投放系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)的中期報告

基于CTR預(yù)測的CPM廣告投放系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)的中期報告一、研究背景隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，廣告行業(yè)也呈現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定的增長趨勢?；ヂ?lián)網(wǎng)廣告有許多優(yōu)點，如覆蓋面廣、互動性強(qiáng)、投放精準(zhǔn)等，因此吸引了越來越多廣告主的關(guān)注。CPM（CostPerMille）廣告投放方式是一種按展示次數(shù)計費(fèi)的廣告投放模式，被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)廣告行業(yè)中。然而，CPM廣告投放的成本與效益往往不成正比，因此如何對廣告投放效果進(jìn)行評測和投放優(yōu)化已成為廣告行業(yè)的熱點問題。CTR（Click-ThroughRate）是指廣告被點擊的比率，是評估廣告投放效果的重要指標(biāo)。在CPM廣告投放中，如何根據(jù)CTR預(yù)測來盡可能地提高廣告投放收益，是本次研究的主要目的。二、研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究的目標(biāo)是設(shè)計并實現(xiàn)一個基于CTR預(yù)測的CPM廣告投放系統(tǒng)，包括以下內(nèi)容：1.數(shù)據(jù)采集：通過爬蟲程序從互聯(lián)網(wǎng)上爬取相關(guān)廣告數(shù)據(jù)，包括廣告類型、廣告位、廣告主要求等信息。2.特征提取：從大量的廣告數(shù)據(jù)中提取出有利于CTR預(yù)測的特征，包括廣告位價值、廣告主類別、地理位置、用戶興趣等。3.CTR預(yù)測模型構(gòu)建：采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建CTR預(yù)測模型，并利用歷史CTR數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。4.廣告投放優(yōu)化：利用CTR預(yù)測模型，根據(jù)廣告的CTR預(yù)測結(jié)果對廣告投放位置和投放時段進(jìn)行優(yōu)化，實現(xiàn)最大化廣告投放效益。三、研究進(jìn)展在研究初期，我們完成了以下工作：1.調(diào)研相關(guān)研究：針對CTR預(yù)測和CPM廣告投放領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)進(jìn)行了深入閱讀，掌握了現(xiàn)有研究的進(jìn)展和問題。2.設(shè)計數(shù)據(jù)采集和處理流程：設(shè)計了數(shù)據(jù)采集和處理流程，并編寫了相應(yīng)的爬蟲程序，成功爬取了互聯(lián)網(wǎng)中大量的廣告數(shù)據(jù)。3.特征提取方法研究：研究了特征提取的方法，并在實驗中進(jìn)行了測試，初步篩選出了具有高預(yù)測能力的特征。4.CTR預(yù)測模型初步構(gòu)建：根據(jù)現(xiàn)實數(shù)據(jù)情況，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，初步構(gòu)建了CTR預(yù)測模型，并進(jìn)行了模型訓(xùn)練和優(yōu)化。目前，我們正在進(jìn)行以下研究：1.特征篩選方法的研究：進(jìn)一步研究特征篩選方法，選出更具有代表性和預(yù)測能力的特征，提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。2.模型優(yōu)化與集成：對CTR預(yù)測模型進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，并考慮利用多個CTR預(yù)測模型進(jìn)行結(jié)果集成，提高廣告投放效益。3.廣告投放效果評估：在模擬環(huán)境下進(jìn)行廣告投放效果評估，對系統(tǒng)性能進(jìn)行測試和驗證，并進(jìn)行實際案例分析。四、研究意義本研究的意義在于：1.提高CPM廣告投放效益，減少廣告的浪費(fèi)，降低廣告主的投放成本。2.探索基于CTR預(yù)測的廣告投放優(yōu)化模型和算法，推進(jìn)廣告優(yōu)化技術(shù)的研究和應(yīng)用。3.實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，提高相關(guān)技術(shù)的成熟度和應(yīng)用價值。五、參考文獻(xiàn)1.HuangY,ChenL,ZengD.ACTRpredictionalgorithmforonlineadvertisingbasedonrandomforests[C]//Proceedingsofthe36thInternationalACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrieval.ACM,2013.2.LiX,ChengJ,WangY.Afeaturefusion-basedCTRpredictionmodel[C]//2016IEEEInternationalConferenceonBigData(BigData).IEEE,2016:3433-3442.3.AlizadehM,TaghizadehM,KhosraviMR,etal.DynamicCPMpricingforonlineadvertising[C]//Proceedingsofthe2014IEEE/ACMInternatio