Loading...

User Convertion Prediction in Display Advertisement

Rezaei, Mohammad Reza | 2021

316 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 54731 (19)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Computer Engineering
  6. Advisor(s): Rabiee, Hamid Reza
  7. Abstract:
  8. Online advertisements have captured a major part of websites and mobile applications nowadays. In this kind of advertisements, as soon as a user interacts with a website or a mobile application, we have to decide which ad to show in a fraction of a second. In online advertising systems, revenue increases only when a user clicks on an ad banner or when they interact with the ad. So in order to select the best (most profitable) ad banner, the probability of clicking on or interacting with the ad banner must be estimated and then the most profitable ad will be selected.So one of the most essential problems in online display advertising, is estimating the probability of the click on a certain ad, by a certain user. This problem is well regarded in researches as Click Through Rate prediction (CTR prediction). An accurate estimation of CTR would increase the relevance of the shown ads to the user in one hand and increase the revenue of the online ad systems on the other.Previous researches in CTR prediction transform the problem into binary classification (click or not click) and try to estimate the clicking probability using history data in three domains: user side, advertiser side and publisher side.Class imbalance, data sparsity, high dimensionality and cold start are the challenges which distinct this problem from classical machine learning problems. Current methods can be divided into two categories of shallow methods and deep methods. The simplicity and speed of shallow models often gives them an advantage when it comes to implement them in an enterprise display advertising system.In this study, we take a close look at the problem, the mentioned challenges and then we propose a new method to solve this problem. To design our proposed method, we adopt and introduce a diverse set of ideas. We design our proposed method regarding the aforementioned challenges and therefore we expect our method can outperform previous methods in most realistic scenarios.We evaluate our method using Intersection Over Union (IOU), Area Under ROC curve (AUC) and also classical measures like Precision and Recall. We then report these metrics on two benchmark datasets. We conclude our proposed method has achieved acceptable results and is ready to be tested on online scenarios
  9. Keywords:
  10. Display Advertisting ; Interaction Between Features ; Embedding Vectors ; Interaction Probability ; Users Interaction Probability

 Digital Object List

 Bookmark

  • فصل مقدمه
    • معرفی انواع معاملات در تبلیغات نمایشی
    • اجزا و نحوه‌ی اجرای مزایده‌های بلادرنگ
      • کاربر
      • ناشر
      • سکوی سمت تامین
      • سکوی سمت نیاز
      • تبلیغ کننده
      • اجرای فرآیند مزایده‌های بلادرنگ
    • چالش‌ها
    • هدف پژوهش
    • پرسش‌های اساسی پژوهش
    • ساختار رساله
  • فصل پژوهش‌های پیشین
    • روش‌های کلاسیک
      • ماشین‌های بردار پشتیبان
      • ماشین‌های فاکتورگیری
      • روش‌های ژرف
  • فصل روش پیشنهادی
    • تعبیه‌ی ویژگی‌ها
      • بررسی ابعاد بردار‌های تعبیه به کمک نظریه‌ی اطلاعات
      • بررسی ابعاد بردار‌های تعبیه به کمک مفاهیم شهودی یادگیری ماشین و یادگیری ژرف
    • محاسبه‌ی تعامل
      • نگاشت خطی بردار‌های تعبیه به فضای هم‌بعد
      • محاسبه‌ی تعامل به کمک شبکه‌ی عصبی
      • تعامل‌های چند‌بعدی به جای تعامل‌های چند‌گانه
    • استفاده از بردار‌های تعبیه و تعامل برای تخمین نرخ کلیک
    • جمع‌بندی روش پیشنهادی
  • فصل یافته‌های پژوهش
    • مجموعه‌های داده
      • آوت‌برین
      • کرایتیو
    • معیار‌های ارزیابی
      • خطای لگاریتمی
      • مساحت تحت منحنی
    • روش‌های تنظیم پارامتر‌ها
      • تنظیم مرتبه‌ی دوم
      • حذف تصادفی
    • سایر آزمایش‌ها
      • تعداد لایه‌های شبکه‌های تعامل و بعد بردار‌های تعامل
      • تعداد لایه‌ها و نورون‌های شبکه‌ی سر
      • بررسی فضای تعبیه
      • مقایسه با روش‌های پیشین
  • فصل جمع بندی و کار‌های آتی
    • کار‌های آتی
      • ارائه‌ی پیاده‌سازی کارا
      • طراحی مدل برای استفاده در شرایط آنلاین
      • یافتن راهی برای ایجاد تعادل بین اکتشاف و بهره‌برداری
  • مراجع
  • واژه‌نامه فارسی به انگلیسی
  • واژه‌نامه انگلیسی به فارسی
...see more