计算广告学(Computational Advertising)CA

本文探讨了计算广告学作为新兴分支学科所面临的挑战,包括如何在特定情境下为特定用户找到最匹配的广告。文章介绍了该领域的关键技术,如广告索引架构、匹配算法、排序算法等,并列举了一些研究方向,例如关键词抽取、广告分类和质量评估。

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计算广告学是一门正在兴起的分支学科,它涉及到大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学。计算广告学所面临的最主要挑战是在特定语境下特定用户和相应的广告之间找到“最佳匹配”。语境可以是用户在搜索引擎中输入的查询词(”Sponsored Search”),也可以是用户正在读的网页(”Content Match”以及”Display Ads”),还可以是用户正在看的电影,等等。而用户相关的信息可能非常多也可能非常少。潜在广告的数量可能达到几十亿。因此,取决于对“最佳匹配”的定义,面临的挑战可能导致在复杂约束条件下的大规模优化和搜索问题。

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