[发明专利]一种互联网广告的个性化精准投放方法

说明书

技术领域

本发明涉及互联网领域，具体来说涉及一种互联网广告的个性化精准投放方法。

背景技术

互联网广告是网络公司的主要变现方式，按点击付费是互联网广告的主要计费模式。提高广告点击率，能够使网络公司、广告主和用户三方获益。

常见的互联网广告，包括图片式广告、移动闪烁式广告，弹出式广告以及文本链接广告等等。为提高广告点击率和展现率，网络公司通常根据网页的排名、广告的出价以及广告与网页的相关程度来投放广告。现有广告投放技术的主要缺点是，无法根据用户的个性化特征进行广告精准投放。在现有技术中不同用户在相同网页下看到的广告是相同的。由于用户兴趣爱好千差万别，如果能够根据用户的个性化差异投放广告，将会显著提高广告点击率和展现率。

虽然现有的推荐系统也可以根据用户的特征投放个性化广告，但是该技术的缺点是无法克服大数据应用环境下的数据稀疏问题。以协同过滤系统为例，它通过分析用户兴趣，在用户群中找到与指定用户具有相似兴趣的用户，然后综合这些相似用户对某一广告的点击浏览行为，形成该指定用户对此广告的关注程度预测，并据此向该指定用户推荐广告。但是，在实际应用中发现99％以上的广告曝光没有用户点击浏览行为发生，例如Facebook上的广告平均点击率小于1‰。因此，当推荐系统规模越来越大，用户和推荐广告的数目会显著增加，这将造成两个用户之间选择相同推荐广告的概率非常低。如果以用户和推荐广告之间已有的点击关系占所有可能存在的点击关系的比例来衡量系统的稀疏性，那么现有推荐系统的稀疏度非常低，有的甚至达到百万分之一的量级。由于数据非常稀疏，使得绝大部分基于关联分析的推荐系统，如协同过滤系统等，无法达到理想的应用效果。

发明内容

鉴于上述现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种互联网广告的个性化精准投放方法，来提高互联网广告的点击率和展现率。

根据以上所述的目的，本发明提出了一种互联网广告的个性化精准投放方法，其特征在于，所述方法包括在接入互联网的服务器中执行如下步骤：

步骤S1.获取并存储用户集U={1，2，...，M}，网页集D={1，2，...，N}，广告集A={1，2，...，P}以及特征集K={1，2，...，L}；

步骤S2.为所述广告集A中的至少一个广告设置特征向量初始值；

步骤S3.接收任一用户m(m∈U)点击任一广告s(s∈A)的信号，以及根据该信号更新所述用户m的特征向量和所述广告s的特征向量；

步骤S4.接收任一用户m(m∈U)点击任一网页n(n∈D)的信号，以及根据该信号更新所述用户m的特征向量和所述网页n的特征向量；

步骤S5.根据所述步骤S4中的所述信号，计算所述广告集A中的每个广告的个性化排序值，并且根据所述个性化排序值将至少一个广告投放给所述用户m，返回所述步骤S3。

与现有技术相比，本方法能够根据用户点击广告日志和用户点击网页日志来获取用户的个性化特征，以及根据用户的个性化特征和用户点击网页的信号，来实现互联网广告的精准投放。该方法能够解决推荐系统的数据稀疏性问题，实现个性化广告的精准投放，进而提高互联网广告的点击率和展现率。

附图说明

图1为在用户集U中每个用户的特征向量表示方法；

图2为在网页集D中每个网页的参数向量表示方法；

图3为在广告集A中每个广告的特征向量表示方法；

图4为一种互联网广告的个性化精准投放方法流程图；

图5为图4所述方法中步骤S3的具体实现方法；

图6为图4所述方法中步骤S4的具体实现方法；

图7为图4所述方法中步骤S5的具体实现方法。

具体实施方式

结合附图对本发明方法作进一步详细说明。

首先说明用户集U、网页集D、广告集A和特征集K的获取方法。该方法在接入互联网的服务器中，获取并存储由多个用户标识组成的用户集U和由多个网页标识组成的网页集D。所述用户标识是用户的唯一识别码，如用户帐号、手机号码、Cookie识别码、IP地址、Email地址或者即时通信号码。所述网页标识是网页的URL地址。在互联网上获取多个用户标识的一个例子是接收多个用户的注册信息并在其中提取用户标识，在互联网上获取多个网页标识的一个例子是通过派遣蜘蛛程序在网络上进行搜索而获取多个网页的网址。广告集A中的每个广告由广告唯一标识和广告描述两个部分组成。设所述用户集U含有M个元素，所述网页集D含有N个元素，所述广告集A中含有P个元素。