Tóm tắt

Quảng cáo trên máy tìm kiếm hiện đang là hình thức quảng cáo thu hút được nhiều sự chú ý nhất ngày nay, trong đó các quảng cáo được hiển thị bên cạnh kết quả tìm kiếm theo truy vấn của người dùng. Điều này dẫn đến một bài toán là làm thế nào để hiển thị những quảng cáo phù hợp nhất với truy vấn.

Khóa luận này tập trung nghiên cứu các phương pháp xếp hạng quảng cáo trên máy tìm kiếm theo độ phù hợp với truy vấn, đề xuất mô hình quảng cáo sử dụng phân tích chủ đề ẩn và kĩ thuật tính hạng. Đồng thời đưa ra phương pháp biểu diễn các quảng cáo theo những đặc trưng mới, đặc trưng về chủ đề ẩn. Tiến hành thực nghiệm dựa trên việc sử dụng query logs trong xây dựng tập dữ liệu học, mô hình đã khai thác được các thông tin hữu ích từ hành vi người dùng và đem lại kết quả khá khả quan. Độ chính xác trung bình của kết quả xếp hạng vào khoảng 82%-84%.

Mục lục

Lời mở đầu 1

Chương 1. Khái quát về quảng cáo trực tuyến 3

1.1. Giới thiệu về quảng cáo 3

1.2. Quảng cáo trực tuyến .... 4

1.2.1. Tốc độ tăng trưởng và thị phần.. 4

1.2.2. Các hình thức quảng cáo trực tuyến .... 5

1.3. Quảng cáo trực tuyến ở Việt Nam .... 6

1.3.1. Tổng quan về quảng cáo trực tuyến ở Việt Nam 7

1.3.2. Những tài nguyên chưa được khai thác và thị trường quảng cáo trực tuyến. 10

1.4. Quảng cáo thông qua tìm kiếm .. 13

Chương 2. Các phương pháp quảng cáo thông qua tìm kiếm 16

2.1. Mô hình trích xuất từ khóa trong nội dung trang web .. 16

2.2. Mô hình so khớp với tập từ vựng mở rộng (impedance coupling) ... 17

2.3. Mô hình tối ưu xếp hạng với thuật toán di truyền (Genetic Programming) .... 18

2.4. Mô hình quảng cáo sử dụng phản hồi liên quan . 19

2.5. Mô hình ước lượng CTR (Click Through Rate) . 21

2.6. Mô hình tìm kiếm và xếp hạng sử dụng chủ đề ẩn trong quảng cáo theo ngữ cảnh .. 22

Chương 3. Hệ thống quảng cáo trực tuyến sử dụng xếp hạng và chủ đề ẩn ... 25

3.1 Xếp hạng . 25

3.1.1 Xếp hạng trong máy tìm kiếm . 25

3.1.2 Học xếp hạng và SVM Rank ... 26

3.1.3 Các phương pháp đánh giá xếp hạng. 30

3.2 Chủ đề ẩn 33

3.2.1 Latent Dirichlet Allocation (LDA) .... 34

3.2.2 Mô hình sinh trong LDA .... 35

3.2.3 Ước lượng tham số và suy luận .... 36

3.3 Mô hình quảng cáo trực tuyến hướng câu truy vấn với sự giúp đỡ của phân tích chủ đề

và kỹ thuật tính hạng ... 39

3.3.1 Mô tả bài toán . 39

3.3.2 Mô hình tổng quan.... 40

3.3.3 Xác định đặc trưng cho mô hình .. 41

Chương 4. Thực nghiệm và đánh giá .. 43

4.1. Dữ liệu .... 43

4.2. Môi trường thực nghiệm .. 43

4.2.1 Cấu hình phần cứng . 43

4.2.2 Các công cụ được sử dụng. 44

4.3. Quá trình thực nghiệm 45

4.3.1. Tiền xử lý dữ liệu .... 45

4.3.2. Thu thập thông tin từ các URL có được 46

4.3.3. Véc tơ hóa dữ liệu.... 47

4.3.4. Thiết kế thực nghiệm .... 47

4.4. Kết quả thực nghiệm ... 48

4.5. Đánh giá kết quả thực nghiệm ... 50

Kết luận... 52

Tài liệu tham khảo . 53

Lời mở đầu

Quảng cáo trực tuyến đang ngày càng phát triển và đem lại những khoản lợi nhuận khổng lồ trong các năm gần đây, lên đến 47.5 tỉ đô la . Quảng cáo trên máy tìm kiếm là hình thức quảng cáo trực tuyến phổ biến nhất, trong đó các quảng cáo được hiển thị bên cạnh kết quả tìm kiếm trả về cho người dùng. Trong 5 năm gần đây, nhằm tìm kiếm và đưa ra một thứ tự quảng cáo phù hợp nhất, rất nhiều công trình trong nước cũng như trên thế giới đã được công bố , , , , , .

Lê Diệu Thu đã đi theo một hướng tiếp cận mới trong quảng cáo theo ngữ cảnh bằng việc mở rộng tập từ khóa quảng cáo sử dụng kỹ thuật phân tích chủ đề ẩn. Tác giả đã chỉ ra những ảnh hưởng tích cực của chủ đề ẩn trong việc tìm kiếm và xếp hạng quảngcáo.

Khóa luận này tiếp tục xem xét bài toán xếp hạng quảng cáo trên máy tìm kiếm và đề xuất mô hình xếp hạng quảng cáo sử dụng kỹ thuật phân tích chủ đề ẩn theo hướng tiếp cận mới. Khác với cách tiếp cận ở , mô hình của khóa luận này biểu diễn quảng cáo theo những đặc trưng về chủ đề ẩn và khai thác sự giúp đỡ của query logs trong việc xây dựng tập dữ liệu học và đã thu được những kết quả khả quan. Khóa luận gồm bốn chương được mô tả sơ bộ dưới đây:

Chương 1. Khái quát về quảng cáo trực tuyến trình bày về tình hình quảng cáo trực tuyến trên thế giới cũng như ở Việt Nam, đồng thời giới thiệu về hình thức quảng cáo trên máy tìm kiếm và bài toán xếp hạng quảng cáo trên máy tìm kiếm.

Chương 2. Các phương pháp quảng cáo thông qua tìm kiếm trình bày những công trình đã được đưa ra trong những năm gần đây nhằm giải quyết bài toán xếp hạng quảng cáo, chỉ ra ưu, nhược điểm của mỗi phương pháp.

Chương 3. Hệ thống quảng cáo trực tuyến sử dụng kĩ thuật xếp hạng và phân tích chủ đề ẩn. Chương này trình bày về kĩ thuật xếp hạng, phương pháp học xếp hạng SVM Rank, kĩ thuật phân tích chủ đề ẩn và đề xuất mô hình xếp hạng quảng cáo sử dụng chủ đề ẩn.

Chương 4. Thực nghiệm và đánh giá mô hình trình bày về dữ liệu được sử dụng, các giai đoạn xử lý dữ liệu và thực nghiệm, đưa ra kết quả của mô hình, nhận xét và phân tích kết quả thu được.