个性化广告推荐系统及其应用研究

个性化广告推荐系统及其应用研究

杨永亮

通辽日报社 内蒙古通辽 028000

摘要：在当今时代，互联网已经成为人们信息传递的最迅速、最便捷、最有效的媒介。相对于传统媒体，互联网的优势在于其有较强的交互性和生动性．并且伴随着智能移动终端的兴起和普及，为广告推送带来极大的便利。当用户浏览网页或者浏览社交软件动态时，会出现各种形式的广告，为用户提供多种信息，一定程度上丰富了用户的生活。但是由于每位用户的背景差异，大范围无差别的广告投放方式难以满足所有用户的个性化需求，因此也难以为广告公司带来可观的经济效益．正是基于满足用户需求和最大化广告经济效益的考虑，个性化广告推荐系统（ＰＡＲ）应运而生。

关键词：个性化广告；推荐系统；用户偏好获取；应用领域；

随着互联网及智能移动设备的发展和普及，丰富了广告的推送方式和投放平台．但是传统的广告推送无法满足用户对个性化广告的需求，导致用户对广告产生抵触情绪，给广告推送带来极大的挑战．个性化广告推荐系统作为应对这些挑战的有效手段，成为个性化服务领域的研究热点之一。个性化广告推荐系统获取用户兴趣偏好，利用多种个性化广告推荐技术，通过ＰＣ端、移动终端等多平台为用户提供个性化广告，并且已经在一些应用系统中取得不错的效果。

一、个性化广告推荐

个性化广告推荐系统是推荐系统典型应用之一，是当前互联网广告的重要表现形式，众多电子商务网站利用个性化广告推广自己的产品。在这方面，公司将数据挖掘与程序算法发展到一个新的高度，其通过算法挖掘用户的历史数据和比较用户的消费偏好，预测和推荐用户可能感兴趣并触发购买行为的商品。所谓个性化广告推荐系统，大的方面来讲是利用技术手段进行广告交易和管理的一种广告形态。小的方面来讲，是利用算法和技术精准地确定目标受众，为正确的用户做出广告推荐，是一种有效提取网络有用信息的方法。个性化广告推荐系统能够有效利用用户行为记录、点击、评分等信息，预测每位用户对各种商品的可能需求和偏好，并结合用户的位置、时间上下文等信息，利用个性化广告推荐技术为用户推荐其最有可能浏览的广告，以实现广告投放产生效益的最大化的目标。早期的广告推荐系统的推荐技术过于单一，主要通过比较用户相似度的方式实现推荐的协同过滤技术。同时这些技术的应用过程中存在着如冷启动、用户反馈矩阵稀疏、维度过高等问题。因此不足以满足用户之间需求和偏好的差异，然而对广告精准投放的需求依旧是互联网广告不断演进的根本动力．为了解决这些问题，近年来个性化广告推荐系统中采用多种关键技术，例如用户偏好获取技术、个性化广告推荐技术等．这些新的技术从一定程度上解决了上文提到的个性化广告推荐的现实问题，并分别在各自的对比测试中展现出良好的推荐效果，反映出个性化广告推荐的良好发展现状和其积极的未来发展趋势。

二、个性化广告与非个性化广告之间的异同点

通过判断广告是否根据用户偏好精准投放，将广告分为个性化广告与非个性化广告．为阐述二者的异同点，先对搜索广告、展示广告与个性化广告进行比较，随后将传统广告推送与个性化广告推荐进行对比。

1.个性化广告与搜索广告、展示广告等其它形式的广告有着明显不同．搜索广告是竞价广告中最典型的系统之一，与一般网络广告的区别在于其注重上下文信息，并且用户标签的作用受到很大限制，一般不考虑用户的影响，用户在查询过程的实时输入为上下文信息，其重点在于查询扩展。展示广告是按照展示次数计费的视觉广告形式，一般投放在第三方网站，展示广告是基于用户行为和人口统计等因素，以个人或群体为目标。除了上述对比内容外，搜索广告、展示广告与个性化广告之间有一定的联系．例如，广告在某种意义上接近用户查询，搜索广告中查询的重要性极高，粒度非常细，因此需要进行查询扩展，以获得更多的匹配结果。而查询扩展的技术又包含个性化广告中的技术，例如基于协同过滤等方法．展示广告需要满足用户的需求，对用户行为进行分析，利用基于人口统计学的方法进行推荐．所以，为了使得广告能够满足用户的真正需求，并符合用户兴趣和个性化行为习惯，借助个性化广告推荐的相关技术是不错的选择．

2.传统广告通常指的是没有涉及到个性化精准推荐的广告，通过竞价等传统方式对广告进行推送，与个性化广告推荐不同．此外，推荐也属于一种推送，不同的是，推荐常与个性化联系起来，推送过程中常常不以个性化为主要目标．目前，广告的投放模式从传统粗放型的广告广播模式向集约型的精准传播模式转变．这里通过ＲＴＢ，当用户访问具有广告空间的网站时，供应方平台ＳＳＰ发送竞价请求，需求方平台ＤＳＰ分析从ＳＳＰ发来的请求，根据用户历史判断是否要显示广告．随后通过ＤＳＰ之间的竞价拍卖，将竞价结果返回到ＳＳＰ，并将胜出ＤＳＰ中广告进行分配．如图２中ＤＳＰ１、ＤＳＰ２、ＤＳＰ３分别出价５０、１００、１５０，ＤＳＰ４不参与竞价，出价最高的ＤＳＰ３胜出，ＳＳＰ将ＤＳＰ３的广告分配到具有广告空间的网站。户浏览历史关键字与目标网址内容的关键字是否相同，若网址关键字也为手机，则申请目标网址广告并将满足用户兴趣的广告推荐给用户。综上所述，个性化广告推荐为广告主和媒体带来营销效率和效果的双方面的提升．同时，个性化广告推荐又更加贴合每个用户的需求，因此易提升用户体验。

三、个性化广告推荐与其它个性化推荐的区别

1.偏好获取来源的灵活性。用户偏好获取是推荐过程中非常关键的一步。其它推荐领域的偏好获取来源通常相对固定。例如，电影推荐中通常根据用户对电影的评分等，新闻推荐通常根据用户浏览的内容信息，兴趣点推荐根据用户的签到记录等。相对于其它推荐领域，个性化广告推荐领域中的用户偏好获取来源非常灵活。可以通过用户的评论、评分、点击、浏览记录、应用安装使用情况、ＩＰ地址、社交网络等信息，以及将不同信息之间的组合作为偏好获取来源，甚至通过使用其它领域的数据完善用户偏好．

2.推荐技术的全面性。个性化广告推荐中涉及到多种方面的推荐技术。这些技术既包括传统的协同过滤、基于内容的推荐技术，又包含较新的多种上下文推荐技术、混合推荐技术、点击率预测技术及其它技术．其中点击率预测技术对于广告推荐来讲是一个非常特殊的技术。点击率一方面作为评价指标，另一方面又作为预测结果，这属于广告推荐领域的特色之一。不同于对电影推荐和音乐推荐等，广告的种类多种多样，例如视频广告、音频广告、文本广告等．不仅仅需要对文本内容进行处理，还需要对视频、音频等内容进行处理，需要多方面的技术加以实现。

3.应用场景的多样性。个性化广告推荐系统与其它领域的个性化推荐系统相比最大的不同在于其应用场景的多样性．其它领域的推荐系统，比如新闻推荐系统或者音乐推荐系统等，通常在可以支持浏览新闻或听音乐的设备中，使用特定的新闻或者音乐应用平台实现推荐，经常在传播途径或平台上受到限制．而广告推荐系统突破传播途径的限制，可以在ＰＣ、移动端、ＩＰＴＶ等多终端使用．还突破了领域和平台的限制，例如在新闻、音乐等应用平台中推荐广告，广告推荐与新闻、音乐推荐在同一应用平台中并不冲突．应用场景的多样性使得人们感觉广告无处不在。

总之，传统广告推荐通常无法满足用户的个性化需求，随着互联网的高速发展，实现个性化的广告推荐已经成为广告商了解用户偏好以及提高广告收益的首要途径。

参考文献：

［１］王勇．个性化网络广告推荐技术研究评述．2019.

［２］吴晓丽，关于个性化广告推荐系统及其应用研究.2020.