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计算广告中的look-alike技术相关算法

时间:2019-07-20 03:42:10来源:IT技术作者:seo实验室小编阅读:54次「手机版」
 

lookalike

计算广告中广告中的look-alike基于广告主提供的seed用户进行人群扩展,为广告主定向潜在高价值用户,提升广告转化效果。

现有的look-alike常用算法有:

  1. 基于用户相似性,一般可以用cosine近似度和Jaccard近似度来表征两个用户的近似度。用户和seed用户集的近似度可以表示为
  2. 基于分类器,比如逻辑回归,将seed用户作为正样本,从广告主的历史数据中抽取负样本,训练二分类器。[2]
  3. 在用户segment基础上寻找类似的segment[3],该方法从扩展用户的近似度,性能和扩展集大小三个维度来选择和评价新的用户扩展集。该方法建立在预先定义好的标签基础上,同其他方法相比有很好的可读性,便于广告主理解,但结果不是最优的。
  4. 基于图和用户效果排序的look-alike技术[4]。该方法先通过LSH检索与seed用户近似的用户,然后根据广告历史数据建立评估模型(例如ctr预估模型等)对候选用户排序,广告主根据需要的用户数量来从高到低选择潜在用户。

相关文档:

[1]A Sub-linear, Massive-scaleLook-alike Audience Extension System

[2]Systems and methods for generating expanded user segments, February 18 2014.

[3]effective audience extension in on-line advertising

[4]A Sub-linear, Massive-scaleLook-alike Audience Extension System

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