【摘 要】
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随着互联网技术的飞速发展,大数据下互联网营销方式越来越受到广告主的欢迎。互联网广告作为网络媒体下新的广告形式,逐渐成为了现代商业广告中主流模式。而搜索广告是其中规模最大,发展最快的互联网广告形式之一,它根据用户的查询Query决定投放的广告,已经成为了各大互联网公司的核心收入来源。传统的搜索广告一般是基于NLP(Natural Language Processing)的模型方法,综合用户查询(Qu
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随着互联网技术的飞速发展,大数据下互联网营销方式越来越受到广告主的欢迎。互联网广告作为网络媒体下新的广告形式,逐渐成为了现代商业广告中主流模式。而搜索广告是其中规模最大,发展最快的互联网广告形式之一,它根据用户的查询Query决定投放的广告,已经成为了各大互联网公司的核心收入来源。传统的搜索广告一般是基于NLP(Natural Language Processing)的模型方法,综合用户查询(Query)与广告(Ad,Advertisement)文本信息匹配度,CTR(Click-Through-Rate),出价,阈值等策略最终决定当前Query所展示的Ads。然而在搜索广告领域尤其是商品广告(Product Ads),文本的信息往往不足以完整表达一个商品的信息。而本文正是从图像特征和广告模型两个方面进行改进,从而提升广告模型的效果,具体来说,有以下两个方面:1.基于Product Ads的场景,本文借鉴展示广告领域的模型方法,引入搜索广告中,对比不同的图像特征构建方式对最终模型影响,从而找到最有效的图像特征的构建方案。2.将Teacher-Student架构引入搜索广告场景,并对其训练方式作出改进,充分利用大规模的日志数据,提升模型效果。首先使用标注数据训练多个不同的Teacher-model用于模型融合,然后使用融合的Teacher-model同时为标注数据和日志数据计算得分,用于Student-model(线上模型)的训练,并最终提升模型效果。本文主要从图像信息在搜索广告中的使用展开研究出发,从广告的图像特征和线上模型的训练方案方面进行改进,并在微软Bing实际的测试集上取得了明显的效果提升,具有一定的理论和应用的价值。
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