搜索引擎用户查询的广告点击意图分析
搜索广告已经成为搜索引擎的重要收入来源之一，因此越来越多的研究着眼于提高搜索引擎所投放广告的点击率。本文基于国内著名商用搜索引擎提供的用户查询点击日志，首先统计分析了搜索引擎用户查询的广告点击率，然后提出两种方法对搜索引擎用户查询的广告点击意图进行分析和预测，分别是：基于查询词内容匹配的点击预测模型和基于贝叶斯分类的预测模型。在较大规模的真实用户查询点击日志上的实验结果表明，所提出的方法具备一定的预测完整用户查询广告点击意图的能力，能够较缩小广告投放范围，提高广告投放的有效性，将广告投放的精度从3.0％提高到36.8％，因此使得广告投放的平均 F-measure 值从0.060 提升到0.408，从而减少搜索引擎广告投放的代价，最终改进广告投放效果。所提出的方法可以适用于在线广告意图的实时预测。
查询日志 用户行为分析 查询意图 广告点击预测 搜索引擎
靳岩钦 张敏 刘奕群 马少平
清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京 100084
国内会议
黑龙江镜泊湖
中文
64-71
2010-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）