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        移動互聯(lián)網(wǎng)廣告推薦算法研究*

        2012-03-12 05:16:46張銘芮劉建毅
        電信科學(xué) 2012年8期
        關(guān)鍵詞:類別網(wǎng)頁子系統(tǒng)

        張銘芮,劉建毅

        (1.北京郵電大學(xué)世紀(jì)學(xué)院 北京 102613;2.北京郵電大學(xué)計算機(jī)學(xué)院 北京 100876)

        1 引言

        近年來移動終端的用戶數(shù)量增長迅猛,手機(jī)逐漸成為繼電視、廣播、報刊、互聯(lián)網(wǎng)之后全新的媒體形式,是極具發(fā)展?jié)摿Φ膹V告新媒體。傳統(tǒng)的短信和WAP廣告由于投放行為與受眾的興趣不相符,雖然數(shù)量眾多但有效性難以提高。傳統(tǒng)廣告的強(qiáng)勢使得移動用戶在瀏覽網(wǎng)絡(luò)信息時,往往被動地接受一些并不感興趣的廣告內(nèi)容,這些非相關(guān)廣告會干擾用戶正常的訪問和瀏覽,甚至?xí)孤队脩舻膫€人隱私,因此用戶對這種“地毯式轟炸”的廣告普遍持反感態(tài)度。面向用戶需求的智能廣告,根據(jù)用戶的個人興趣和行為,挖掘用戶的潛在購買需求,按需投放廣告,其目標(biāo)客戶群價值更高、消費(fèi)者接觸面更廣、價格更低、品牌影響力更高,代表著移動廣告業(yè)智能化的發(fā)展方向,具有廣闊的應(yīng)用前景。

        目前,學(xué)術(shù)界和工業(yè)界尚未見到專有的移動互聯(lián)網(wǎng)廣告推薦理論和技術(shù),其主要借鑒互聯(lián)網(wǎng)廣告推薦理論技術(shù),主要有搜索引擎廣告(sponsored search)和上下文相關(guān)廣告(contextual advertising)兩種[1]。

        搜索引擎廣告是指顯示在搜索結(jié)果頁面上的網(wǎng)站鏈接廣告。搜索引擎接收到搜索請求后,除了返回匹配網(wǎng)頁外,還返回與查詢關(guān)鍵詞相關(guān)的廣告。目前比較有名的搜索引擎廣告系統(tǒng)包括Google的AdSense Program、百度的競價排名服務(wù)等。搜索引擎廣告的研究主要集中在廣告關(guān)鍵詞優(yōu)化、廣告點擊率預(yù)測、競價排名、查詢詞重寫等方面[2~6]。

        上下文相關(guān)廣告是指顯示在新聞網(wǎng)頁上的與當(dāng)前網(wǎng)頁主題接近的廣告。上下文相關(guān)廣告系統(tǒng)的核心假設(shè)是:如果用戶對一個網(wǎng)頁感興趣,那么他很有可能對與網(wǎng)頁內(nèi)容相關(guān)的某個廣告感興趣。網(wǎng)頁與廣告的關(guān)聯(lián)是這種廣告形式的核心技術(shù),即在網(wǎng)頁上顯示與網(wǎng)頁內(nèi)容相關(guān)的廣告[7]。比較有名的上下文相關(guān)廣告系統(tǒng)有Yahoo的Contextual Match Product、MSN 的 Online Advertising Platform 以 及 天下互聯(lián)的“窄告”。

        網(wǎng)頁與廣告的關(guān)聯(lián)技術(shù)可進(jìn)一步細(xì)分為關(guān)鍵詞相關(guān)和內(nèi)容相關(guān)。關(guān)鍵詞相關(guān)廣告通過分析網(wǎng)頁內(nèi)容,利用語法或語義方法抽取網(wǎng)頁的關(guān)鍵詞,通過與廣告商的廣告關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配選取廣告[8~11];內(nèi)容相關(guān)廣告利用對網(wǎng)頁和廣告內(nèi)容進(jìn)行相似度計算選取廣告[12~14]。然而,僅僅依靠網(wǎng)頁與廣告在文本內(nèi)容上的關(guān)聯(lián)是不夠的,對于一個“抱怨本田車安全”的網(wǎng)頁,如果按照內(nèi)容相關(guān)性推送關(guān)于“本田車”的廣告就會引起用戶的反感,為此有學(xué)者開始將情緒分析引入內(nèi)容定向廣告[15~17]。

        國內(nèi)對網(wǎng)絡(luò)廣告的個性化研究基本停留在定性、表面的分析階段,定量研究并不深入,也并未見到在移動互聯(lián)網(wǎng)上通過智能分析技術(shù)和用戶分析技術(shù)推薦網(wǎng)絡(luò)廣告的研究。

        本文研究與設(shè)計了移動互聯(lián)網(wǎng)的上下文廣告推薦系統(tǒng),當(dāng)手機(jī)用戶瀏覽WAP網(wǎng)頁時,系統(tǒng)首先利用WAP網(wǎng)頁分類算法判斷該網(wǎng)頁的類別,然后使用關(guān)鍵詞抽取算法提取網(wǎng)頁中的廣告關(guān)鍵詞,最后根據(jù)網(wǎng)頁類別和關(guān)鍵詞在廣告庫中選擇相匹配的廣告嵌入WAP網(wǎng)頁中,推送給用戶。

        2 移動互聯(lián)網(wǎng)廣告推薦系統(tǒng)

        移動互聯(lián)網(wǎng)廣告推薦系統(tǒng)的體系架構(gòu)如圖1所示,包括WAP網(wǎng)頁內(nèi)容預(yù)處理子系統(tǒng)、WAP網(wǎng)頁分類子系統(tǒng)、關(guān)鍵詞抽取子系統(tǒng)、廣告投放子系統(tǒng)。

        WAP網(wǎng)頁內(nèi)容預(yù)處理子系統(tǒng),包含網(wǎng)頁解析模塊和分詞模塊。網(wǎng)頁解析模塊實現(xiàn)了正文抽取功能,用于識別網(wǎng)頁中有意義的正文,并把無關(guān)信息剔除,如網(wǎng)頁的導(dǎo)航鏈接、圖片、聲音等多媒體信息,主要采用HTML去標(biāo)簽化技術(shù),通過匹配網(wǎng)頁腳本標(biāo)簽進(jìn)行正文抽取,輸出結(jié)果是網(wǎng)頁內(nèi)容正文(帶有標(biāo)題和一些關(guān)鍵標(biāo)簽),將網(wǎng)頁正文交給其他分詞模塊進(jìn)行處理;分詞模塊采用正向最大匹配算法將正文中的長句分為單個詞語,并通過詞典中的信息給出詞語的詞性。

        WAP網(wǎng)頁分類子系統(tǒng),用于準(zhǔn)確識別網(wǎng)頁的主題,以提高基于內(nèi)容的網(wǎng)絡(luò)廣告推薦系統(tǒng)的性能。按照設(shè)計的分類體系將內(nèi)容分類,包括IT科技、房產(chǎn)、健康時尚、教育、財經(jīng)、汽車交通、氣候、體育、休閑娛樂以及工作,并依據(jù)已建成的內(nèi)容分類體系進(jìn)行細(xì)化摸索,將關(guān)鍵詞提取模塊作為重要輸入,從而選擇合適類別的廣告進(jìn)行投放。

        關(guān)鍵詞抽取子系統(tǒng),對廣告的推薦有決定性作用,將網(wǎng)頁內(nèi)容預(yù)處理子系統(tǒng)的分詞結(jié)果作為輸入,用于從網(wǎng)頁正文內(nèi)容中抽取多個關(guān)鍵詞,并以此為依據(jù)與廣告庫中的具體內(nèi)容進(jìn)行匹配。利用網(wǎng)頁中的標(biāo)簽特征以及詞匯之間的語義關(guān)系,將網(wǎng)頁表示為一個詞匯語義網(wǎng)絡(luò),盡可能保留網(wǎng)頁的結(jié)構(gòu)信息,計算語義網(wǎng)絡(luò)上每個詞語的重要度,根據(jù)重要度選擇詞語作為網(wǎng)頁的關(guān)鍵詞。

        廣告投放子系統(tǒng),利用廣告類別和網(wǎng)頁關(guān)鍵詞,綜合制定廣告投放策略。根據(jù)網(wǎng)頁類別計算網(wǎng)頁關(guān)鍵詞和廣告關(guān)鍵詞的相似度,搜索屬于該類別的廣告庫,然后在廣告庫中搜索與網(wǎng)頁關(guān)鍵詞相似的廣告進(jìn)行投放。投放過程中結(jié)合了多種投放策略,應(yīng)用靈活,功能完善。

        各子系統(tǒng)模塊間的數(shù)據(jù)傳遞關(guān)系如圖2所示,具體介紹如下。

        圖1 移動互聯(lián)網(wǎng)廣告推薦系統(tǒng)架構(gòu)

        圖2 各子系統(tǒng)模塊間的數(shù)據(jù)傳遞關(guān)系

        首先,WAP網(wǎng)頁內(nèi)容預(yù)處理子系統(tǒng)從URL中下載網(wǎng)頁頁面內(nèi)容,網(wǎng)頁解析模塊對內(nèi)容的格式和類型進(jìn)行解析,輸出帶有標(biāo)記(標(biāo)記顯示出正文標(biāo)題以及各個段落的劃分)的網(wǎng)頁正文并傳遞給分詞模塊,分詞模塊通過詞典中的詞語數(shù)據(jù)完成分詞工作并標(biāo)注詞語的詞性。WAP網(wǎng)頁分類子系統(tǒng)接收分詞后的正文,利用貝葉斯分類算法進(jìn)行分類,標(biāo)注正文所屬類別;同時,分詞后的正文被當(dāng)作關(guān)鍵詞提取子系統(tǒng)的輸入,正文抽象模塊收到后對正文進(jìn)行解析操作,記錄正文標(biāo)記中標(biāo)題和段落的劃分情況,同時把正文中的詞語抽象成詞語網(wǎng)絡(luò),根據(jù)此網(wǎng)絡(luò)用PageRank算法計算每個詞匯的權(quán)重,并進(jìn)行排名。關(guān)鍵詞輸出模塊根據(jù)詞語在網(wǎng)頁中的標(biāo)簽、頻率和出現(xiàn)的位置對排名進(jìn)行微調(diào),使得關(guān)鍵詞排名更合理。最后,根據(jù)網(wǎng)頁所屬類別和關(guān)鍵詞信息在廣告庫中進(jìn)行匹配,對相應(yīng)的廣告進(jìn)行投送。網(wǎng)頁分類子系統(tǒng)根據(jù)類別找到廣告庫中相應(yīng)的類別,然后根據(jù)已提取出的關(guān)鍵詞在這個類別中進(jìn)行語義相近的運(yùn)算,符合度最高的就是要投送的廣告條目。類判別式為:

        3 關(guān)鍵技術(shù)介紹

        3.1 WAP網(wǎng)頁分類算法

        3.1.1 算法原理

        廣告因內(nèi)容不同有不同類別,可以根據(jù)廣告類別推送廣告。通過參考著名的分類目錄并結(jié)合廣告自身特性,在分類體系中建立了10個類別,分別是IT科技、房產(chǎn)、健康時尚、教育、財經(jīng)、汽車交通、氣候、體育、休閑娛樂以及工作。利用WAP網(wǎng)頁分類算法對網(wǎng)頁內(nèi)容類別進(jìn)行判斷,得到WAP網(wǎng)頁在內(nèi)容上所屬的類別??紤]到分類性能和效率的折衷,本系統(tǒng)采用了一種改進(jìn)的樸素貝葉斯算法。

        在樸素貝葉斯算法的實現(xiàn)過程中,文本分類預(yù)測主要依據(jù):待測文本中每個詞語出現(xiàn)一次,記錄該詞語在已建立的分類器中對各個類別的貢獻(xiàn)值,當(dāng)所有的詞語都遍歷完成,則計算該文本中所有詞語所屬類別的貢獻(xiàn)值總和,從中選出最大的一個作為預(yù)測類別。這樣看來,詞語在文本中的詞頻和詞語在類別中的貢獻(xiàn)值決定了文本類別信息,但對于類別重疊較多的情況,有可能造成誤分類,這里采用χ2統(tǒng)計值作為詞語的重要特征,把它與類別貢獻(xiàn)值相聯(lián)系,增強(qiáng)對于相近類別的區(qū)分性能。文本分

        其中,F(xiàn)為文本特征向量,CHI(w,Cj)為詞w與類別Cj的 χ2統(tǒng)計值,Pr(w|d′)用文本 d′中 w出現(xiàn)的次數(shù)與總詞數(shù)的比值表示,Pr(Cj)可以由類別Cj的文本數(shù)和訓(xùn)練集所有文本數(shù)的比值表示,Pr(w|Cj)可以由類別Cj中w出現(xiàn)的次數(shù)與文本總數(shù)的比值表示。

        3.1.2 測試結(jié)果

        為了確保分類的正確性,必須建立質(zhì)量優(yōu)良的訓(xùn)練語料庫,并且針對上述10個類別進(jìn)行足夠的資料采集,才能確保分類引擎的性能。通過服務(wù)器運(yùn)行爬蟲程序采集了50000篇原始文章,進(jìn)一步篩選后,每個類別保留了1300篇文章作為有效數(shù)據(jù),每個類別中500篇文章作為測試數(shù)據(jù)集,800篇文章作為語料庫訓(xùn)練集。測試結(jié)果見表1。

        3.2 關(guān)鍵詞抽取算法

        3.2.1 算法原理

        關(guān)鍵詞抽取是本系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié),廣告的推送主要由關(guān)鍵詞的性質(zhì)和類別決定。由于網(wǎng)頁內(nèi)容多樣化,涉及領(lǐng)域廣泛,需要設(shè)計實現(xiàn)一個適用性強(qiáng)、準(zhǔn)確率高、穩(wěn)定性強(qiáng)的關(guān)鍵詞抽取算法完成這一核心工作。本文采用基于PageRank的關(guān)鍵詞抽取算法,首先將網(wǎng)頁構(gòu)建成一個共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò),將文本D映射為一個詞匯網(wǎng)絡(luò)G={V,E,W},其中V為頂點集合,E為邊集合,W為邊的權(quán)重。

        頂點集:文本主要由名詞和動詞反映語義內(nèi)容,因此經(jīng)過分詞和詞性標(biāo)注等預(yù)處理后只選擇名詞和動詞作為網(wǎng)絡(luò)的頂點。相同詞語只構(gòu)造一個節(jié)點。

        邊集:如果兩個詞匯出現(xiàn)在一個窗口單元中,就認(rèn)為這兩個頂點有關(guān)系,為它們建立一條邊,并統(tǒng)計它們在同一窗口單元中的出現(xiàn)次數(shù),作為邊的權(quán)重。在共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)上利用PageRank算法計算節(jié)點(即詞匯)的重要程度,選取前N個詞匯作為網(wǎng)頁的關(guān)鍵詞。PageRank算法的具體步驟介紹如下。

        表1 分類測試結(jié)果

        (1)讀入分詞后的文本正文。

        (2)讀入每個獨(dú)立詞語作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(相同的詞語屬于同一個節(jié)點),記錄每個詞語出現(xiàn)的位置,為建立網(wǎng)絡(luò)做準(zhǔn)備。

        (3)遍歷整個詞語節(jié)點,如果有兩個詞語出現(xiàn)在共現(xiàn)窗口內(nèi)(窗口值由程序運(yùn)行時設(shè)定,一般為5~10),就認(rèn)為這兩個詞語有關(guān)系,在網(wǎng)絡(luò)中的相應(yīng)節(jié)點間建立一條邊,否則沒有連接邊。

        (4)統(tǒng)計有邊詞語在窗口內(nèi)的出現(xiàn)次數(shù),并作為節(jié)點間邊的權(quán)重。

        (5)在網(wǎng)絡(luò)中保留名詞、動詞等語義豐富的節(jié)點,使網(wǎng)絡(luò)節(jié)點都是可以承載文本含義的詞語,無向有權(quán)文本網(wǎng)絡(luò)建立完畢。

        (6)迭代計算網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點的PageRank值,直至收斂。

        (7)各節(jié)點的重要度根據(jù)PageRank值的大小排序,選取前N個作為文本關(guān)鍵詞。

        3.2.2 測試結(jié)果

        為了驗證程序的穩(wěn)定性和正確性,必須建立一個合適的測試集。關(guān)鍵詞測試集需要以文本的形式存在,且每篇文章都需要正確的人工標(biāo)注的關(guān)鍵詞,用來驗證自動抽取的關(guān)鍵詞的正確性。從上述觀點出發(fā),最符合條件的測試集是各類學(xué)術(shù)論文,因為學(xué)術(shù)論文都由作者自己標(biāo)注關(guān)鍵詞,但由于專業(yè)性強(qiáng)、涉及領(lǐng)域較深入、含有較多專業(yè)詞語、篇幅過長,和通常所瀏覽的網(wǎng)頁有非常大的偏差,所以不能選取學(xué)術(shù)論文作為測試集驗證關(guān)鍵詞抽取程序。本文選取與網(wǎng)頁形式較為相似的博客作為測試集,因為大多數(shù)博客網(wǎng)站都會要求用戶在寫博客時為文章添加標(biāo)簽——關(guān)鍵詞。為了收集博客文章作為測試集,使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲對一些博客網(wǎng)站進(jìn)行信息采集,確保這些博客文章標(biāo)注的關(guān)鍵詞都是在博主寫文章時人工標(biāo)注的,保證其正確性。

        通過服務(wù)器運(yùn)行爬蟲程序采集到原始文章15000篇,進(jìn)行進(jìn)一步篩選。爬蟲抓取保存的是博客原始網(wǎng)頁,所以需要對這些網(wǎng)頁進(jìn)行解析處理,相當(dāng)于利用網(wǎng)頁解析模塊進(jìn)行處理,只留下題目和正文內(nèi)容。首先,選取帶有3個以上人工標(biāo)簽的博客為測試集,把人工標(biāo)簽視為已標(biāo)注關(guān)鍵詞;然后,選取的博客以文字描述為主要內(nèi)容,過濾其圖片、視頻、音頻等非文本內(nèi)容;最后,對博客的長度加以限制,因為有些博客較為短小,不能表達(dá)主題含義,選取字?jǐn)?shù)200字以上的博客作為測試集。經(jīng)過處理后的測試集一共有1200篇文章,將每篇已標(biāo)識出的關(guān)鍵詞統(tǒng)一建立一個索引保存到統(tǒng)一的文件中,以便進(jìn)行對比實驗。

        本文中采用精確度P和召回率R作為衡量關(guān)鍵詞抽取子系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)。其中,精確度定義為輸出的正確關(guān)鍵詞數(shù)量與輸出的關(guān)鍵詞總數(shù)量之比;召回率定義為輸出的正確關(guān)鍵詞數(shù)量與人工標(biāo)注的關(guān)鍵詞數(shù)量之比。根據(jù)定義,精確度和召回率的最大值都被輸出關(guān)鍵詞和已標(biāo)識人工關(guān)鍵詞數(shù)限制。當(dāng)A>T時,精確度的范圍是0~1,召回率范圍是0~T/A;否則精確度范圍是0~A/T,召回率范圍是0~1。

        共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建是整個系統(tǒng)算法的核心,窗口大小是影響共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的重要因素,控制著在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間建立邊的規(guī)則。根據(jù)不同的窗口大小,得到關(guān)鍵詞抽取測試結(jié)果,見表2。

        表2 關(guān)鍵詞抽取測試結(jié)果

        從表2中可以看出,窗口距離由2到10的變化過程中,實驗數(shù)據(jù)有很明顯的上升;但窗口距離從10到20的變化過程中,實驗數(shù)據(jù)變化微小,甚至呈現(xiàn)出微小的下降趨勢。這主要是因為當(dāng)窗口過小時,詞語網(wǎng)絡(luò)對于原文保存的語義不夠,造成了重要節(jié)點在圖中孤立;如果窗口距離過大,將使得許多冗余的無意義邊出現(xiàn)在語義網(wǎng)絡(luò)中,網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)將分散在無用連接中。所以需要通過實驗在抽取質(zhì)量和效率之間找一個平衡點,一般情況下選取窗口大小為10。

        4 結(jié)束語

        本文提出了移動互聯(lián)網(wǎng)廣告推薦系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu),包括WAP網(wǎng)頁內(nèi)容預(yù)處理子系統(tǒng)、WAP網(wǎng)頁分類子系統(tǒng)、關(guān)鍵詞抽取子系統(tǒng)和廣告投放子系統(tǒng)。其中,WAP網(wǎng)頁分類子系統(tǒng)采用貝葉斯分類器結(jié)合統(tǒng)計特性利用自建語料庫實現(xiàn)對網(wǎng)頁內(nèi)容的高精度分類;關(guān)鍵詞抽取子系統(tǒng)采用基于PageRank算法的數(shù)據(jù)文本網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點挖掘技術(shù),有效提高文本網(wǎng)絡(luò)隱藏信息挖掘的精確度和效率。

        本文實現(xiàn)了移動互聯(lián)網(wǎng)廣告推薦系統(tǒng)所需的基本功能,但仍不是一個完善的系統(tǒng),需進(jìn)一步測試并對網(wǎng)絡(luò)廣告的其他技術(shù)進(jìn)行進(jìn)一步研究,如行為定向廣告研究,通過挖掘用戶的長期和短期行為,更能掌握和跟蹤用戶的興趣,從而給予更符合用戶需求的廣告內(nèi)容。

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