王慶娟, 張維, 徐家寧
(國網(wǎng)浙江省電力公司 電力科學(xué)研究院, 浙江 杭州 310014)
隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,廣告的形式發(fā)生巨大變化,廣告以數(shù)字廣播、手機(jī)短信、移動(dòng)電視等方式實(shí)現(xiàn)投放和傳播,為了提高廣告精準(zhǔn)投放的效能,需要結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和信息融合調(diào)度的方法,進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放的效能評(píng)估,建立廣告精準(zhǔn)投放的效能自適應(yīng)評(píng)估模型,結(jié)合信息融合和大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的方法,進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放的效能優(yōu)化評(píng)價(jià),相關(guān)的廣告精準(zhǔn)投放算法設(shè)計(jì)及其效能評(píng)估方法研究受到人們的極大關(guān)注[1]。
對(duì)廣告精準(zhǔn)投放算法設(shè)計(jì)及其效能評(píng)估是建立在對(duì)廣告的效能特征信息分析基礎(chǔ)上,結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析和大數(shù)據(jù)信息融合調(diào)度的方法,進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放算法設(shè)計(jì)及其效能評(píng)估[2-3],文獻(xiàn)[4]中提出基于模糊信息檢測(cè)的廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估模型,采用模糊相關(guān)性檢測(cè)方法進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放效能數(shù)據(jù)的特征建模和分區(qū)域調(diào)度,結(jié)合塊匹配方法實(shí)現(xiàn)廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估,但該方法的計(jì)算開銷較大,效能評(píng)估的實(shí)時(shí)性不好,文獻(xiàn)[5]中提出基于多源數(shù)據(jù)融合的廣告精準(zhǔn)投放效能的模糊聚類分析和評(píng)估模型,采用多元信息評(píng)價(jià)的方法提高效能評(píng)估的精度,但該方法的計(jì)算復(fù)雜度較高,穩(wěn)定性不好。針對(duì)上述問題,本文提出基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估模型,首先構(gòu)建廣告精準(zhǔn)投放效能集成信息統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)模型,采用統(tǒng)計(jì)特征分析方法進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估集的統(tǒng)計(jì)信息采樣和樣本回歸分析,提取廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則特征量,然后采用定量分析法分析廣告精準(zhǔn)投放效能的解釋變量模型和控制變量模型,以廣告精準(zhǔn)投放效能的分布特征、關(guān)聯(lián)參數(shù)等為約束變量,采用大數(shù)據(jù)融合分析技術(shù),實(shí)現(xiàn)廣告精準(zhǔn)投放算法設(shè)計(jì)及其效能評(píng)估。最后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析,展示了本文方法在提高廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估能力方面的優(yōu)越性能。
為了實(shí)現(xiàn)廣告精準(zhǔn)投放算法設(shè)計(jì)及其效能評(píng)估,需要首先構(gòu)建廣告精準(zhǔn)投放效能集成信息統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)模型,采用統(tǒng)計(jì)特征分析方法進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估集的統(tǒng)計(jì)信息采樣和樣本回歸分析[6],建立廣告精準(zhǔn)投放任務(wù)集合P(ni)={pk|prkj=1,k=1,2,…,m}的優(yōu)先級(jí)屬性,得到可拓展云平臺(tái)下廣告精準(zhǔn)投放效能監(jiān)測(cè)模糊表達(dá)式,如式(1)。
(1)
式中,w表示廣告精準(zhǔn)投放的公共節(jié)點(diǎn)數(shù);c1r1、c2r2分別表示語義相關(guān)度;pid表示廣告精準(zhǔn)投放的距離;xid表示確定廣告精準(zhǔn)投放的分配任務(wù)的位置,對(duì)于每個(gè)w∈Z,廣告精準(zhǔn)投放的資源調(diào)度的統(tǒng)計(jì)特征量,如式(2)。
(2)
式中,RTT表示廣告精準(zhǔn)投放的資源調(diào)度的統(tǒng)計(jì)特征子變量。在聚類中心挖掘廣告精準(zhǔn)投放效能關(guān)聯(lián)規(guī)則集,如式(3)。
DR(pi,nj)=rwdik×RTT(pi,nj)
(3)
式中,r表示常數(shù);dik表示關(guān)聯(lián)規(guī)則權(quán)數(shù),若RTT(pi,nj)∈RTT表示數(shù)字媒體時(shí)代下廣告精準(zhǔn)投放的關(guān)聯(lián)規(guī)則項(xiàng)滿足約束條件,推薦輸出的量化特征解,如式(4)。
(4)
θ=f(sk,ak)+f(sl,al),sk∈S,ak∈A
(5)
式中,f(sk,ak)和f(sl,al)分別表示廣告精準(zhǔn)投放數(shù)字媒體推薦的相似度系數(shù),采用用戶行為特征的自適應(yīng)聚類方法,進(jìn)行大數(shù)據(jù)融合調(diào)度,得到廣告精準(zhǔn)投放效能的優(yōu)化控制模型描述,如式(6)。
CΦ(u)=Φ-1(u1),…,Φ-1(un)
(6)
式中,u表示流行度指標(biāo)權(quán)重;Φ(·)表示數(shù)字媒體的用戶行為的正態(tài)分布函數(shù);Φ-1(·)是Φ(·)的反函數(shù),以廣告精準(zhǔn)投放效能的分布特征、關(guān)聯(lián)因素為約束變量[7],得到廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率,如式(7)。
(7)
廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估模型由五個(gè)狀態(tài)組成,即σs=(X,O,A,B,π),其中X表示廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估模型中的隱含狀態(tài),X={xi,i=1,2,3,…,N};O表示廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估模型觀測(cè)狀態(tài),O={oj,j=1,2,3,…,M},根據(jù)上述分析,得到廣告精準(zhǔn)投放效能統(tǒng)計(jì)信息采樣表達(dá)式,如式(8)。
maxF(X)=(F1(X),F2(X),…,Fn(X))
s.t.gj(X)≤0 (j=1,2,…,p)
hk(X)=0 (k=1,2,…,p)
(8)
采用線性規(guī)劃模型進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放效能集構(gòu)造,綜上分析,完成廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估集的統(tǒng)計(jì)信息采樣[8]。
在進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放效能統(tǒng)計(jì)信息采樣的結(jié)果上,分析廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估的系統(tǒng)狀態(tài)模型,結(jié)合大數(shù)據(jù)融合方法進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放效能的可靠性分析[9],得到廣告精準(zhǔn)投放效能綜合評(píng)估的大數(shù)據(jù)分布集,如式(9)。
Ccode::=(name,A,Ψckcallee,Ψckcaller,Хdecl,Хreq,Хgrnt)
Cdata::=(name,Ψckcallee,Ψckcaller,Хdecl)
iC::=(namer,C,Хgrnt)
(9)
構(gòu)建廣告精準(zhǔn)投放效能單變量統(tǒng)計(jì)調(diào)查回歸分析序列為{xn},通常觀測(cè)得到的廣告精準(zhǔn)投放效能統(tǒng)計(jì)調(diào)查回歸分析序列都是標(biāo)量序列,采用相空間重構(gòu)分析方法進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估的大數(shù)據(jù)融合和樣本回歸分析,同時(shí)利用模糊關(guān)聯(lián)信息調(diào)度的方法,得到廣告精準(zhǔn)投放效能分態(tài)空間中xn→xn+1的演化序列反映了廣告精準(zhǔn)投放效能的模糊狀態(tài)集,表示為zn→zn+1或z(t)→z(t+1),廣告精準(zhǔn)投放效能的描述性統(tǒng)計(jì)序列{x(t0+iΔt)},i=0,1,…,N-1。其相空間重構(gòu)軌跡,如式(10)。
X=[s1,s2,…,sK]n=(xn,xn-τ,…,xn-(m-1)τ)
(10)
構(gòu)建廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估的統(tǒng)計(jì)分析模型的表達(dá)式,如式(11)。
(11)
令f(si)=(f(x1),f(x2),…,f(xn)),在廣告精準(zhǔn)投放效能的評(píng)價(jià)水平恒定下,得到廣告精準(zhǔn)投放效能的樣本回歸分析表達(dá),如式(12)。
(12)
用效益評(píng)價(jià)論和回歸分析方法進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估,完成廣告精準(zhǔn)投放效能的樣本回歸分析,從而提高廣告精準(zhǔn)投放的效能。
在上述構(gòu)建廣告精準(zhǔn)投放效能集成信息統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)模型,并采用統(tǒng)計(jì)特征分析方法進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估集的統(tǒng)計(jì)信息采樣和樣本回歸分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估模型的優(yōu)化設(shè)計(jì),本文提出基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估模型,提取廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則特征量,采用統(tǒng)計(jì)特征分析方法進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估集的統(tǒng)計(jì)分析,提取廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則特征量,用s*={x∈X|f(x)=maxf(x)}表示f(x)在廣告精準(zhǔn)投放效能的最佳博弈狀態(tài)參量,則廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)價(jià)的特征數(shù)據(jù)si=(x1,x2,…,xn)滿足式(13)。
f(x1)=f(x2)=…=f(xn)=f*
(13)
(14)
式中,{Ak}表示廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估的尺度,當(dāng)i∈I,j?I時(shí),得到廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估信息融合輸出,如式(15)。
(15)
(16)
采用多元回歸分析方法得到廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估的關(guān)聯(lián)規(guī)則項(xiàng)更新規(guī)則,如式(17)。
(17)
式中,Xj(t)表示第t次迭代后廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估統(tǒng)計(jì)大數(shù)據(jù)的模糊規(guī)則集,以廣告精準(zhǔn)投放效能的分布特征、關(guān)聯(lián)參數(shù)等為約束變量,實(shí)現(xiàn)對(duì)廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估的關(guān)聯(lián)規(guī)則特征提取。
在提取關(guān)聯(lián)特征量的基礎(chǔ)上,對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)下廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估優(yōu)化。采用定量分析法分析廣告精準(zhǔn)投放效能的解釋變量模型和控制變量模型,以廣告精準(zhǔn)投放效能的分布特征、關(guān)聯(lián)參數(shù)等為約束變量,構(gòu)建廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估的大數(shù)據(jù)挖掘模型,給出廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估的大數(shù)據(jù)的相空間分布W,它是一個(gè)n×m的廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估控制矩陣,在廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估優(yōu)化模式下,構(gòu)建特征分布向量pq,構(gòu)建概率分布函數(shù)為P(ni)={pk|prkj=1,k=1,2,…,m},進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估,的模糊調(diào)度,廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估的統(tǒng)計(jì)特征分布節(jié)點(diǎn)vi的樣本集合,如式(18)。
(18)
得到廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估的回歸分析模型,如式(19)。
(19)
式中,p表示廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估選擇的條件概率分布個(gè)數(shù);n(t)表示干擾項(xiàng),構(gòu)建廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估統(tǒng)計(jì)大數(shù)據(jù)識(shí)別的模糊隸屬函數(shù),如式(20)。
(20)
(21)
式中,kμ(t)表示t時(shí)刻廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估統(tǒng)計(jì)大數(shù)據(jù)的采樣尺度;ΔTm(t)表示t時(shí)刻廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估統(tǒng)計(jì)大數(shù)據(jù)的量化特征集;w表示相對(duì)權(quán)重;Θ表示kμ(t)的自適應(yīng)概率條件。
綜上算法設(shè)計(jì),得到優(yōu)化評(píng)估模型的更新規(guī)則,即廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估優(yōu)化結(jié)果,如式(22)—式(24)。
(22)
(23)
(24)
為了量化分析本文方法在實(shí)現(xiàn)廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估中的應(yīng)用性能,結(jié)合SPSS 14.0統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行實(shí)證分析,在大數(shù)據(jù)技術(shù)下設(shè)計(jì)并評(píng)估廣告精準(zhǔn)投放算法。其操作界面,如圖1所示。
圖1 大數(shù)據(jù)下廣告精準(zhǔn)投放算法操作界面圖
在操作界面圖上對(duì)廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,采集平臺(tái)為GitHub 公共資料庫(https://cloud.google.com/bigquery/public-data/),采集數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)總數(shù)為600,排除應(yīng)用程度較低的280組數(shù)據(jù),最終確立統(tǒng)計(jì)對(duì)象為320組廣告產(chǎn)品,設(shè)置迭代次數(shù)為24。廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估的變量分布,如表1所示。
表1 廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估的變量分布
根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定,進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估,得到大數(shù)據(jù)分布,如圖2所示。
圖2 廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估的大數(shù)據(jù)分布
以圖2的數(shù)據(jù)為研究樣本,在廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估集的統(tǒng)計(jì)信息采樣后需進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則特征提取,驗(yàn)證這個(gè)過程中廣告精準(zhǔn)投放效能的分布特征、關(guān)聯(lián)參數(shù)等約束變量的實(shí)際效用,即在實(shí)驗(yàn)中提取廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則特征量,采用定量分析法分析實(shí)現(xiàn)廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估,得到優(yōu)化評(píng)估結(jié)果,如圖3所示。
圖3 廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估結(jié)果
分析圖3得知,效能評(píng)估過程中,在不同數(shù)量測(cè)試數(shù)據(jù)的交互作用下,各約束變量的誤差值皆在0左右,其誤差值在-0.5到0.5之間浮動(dòng),評(píng)估結(jié)果準(zhǔn)確。說明采用本文方法能夠有效實(shí)現(xiàn)廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估。
未測(cè)試本文方法中模糊隸屬函數(shù)對(duì)大數(shù)據(jù)識(shí)別的準(zhǔn)覺醒,驗(yàn)證本文方法的精度,利用本文方法、參考文獻(xiàn)[4]方法和參考文獻(xiàn)[5]方法得到評(píng)估精度對(duì)比結(jié)果,如圖4所示:
分析圖4得知,在大數(shù)據(jù)技術(shù)下采用本文方法測(cè)試評(píng)估精度高于參考文獻(xiàn)[4]方法和參考文獻(xiàn)[5]方法,說明本文方法的數(shù)據(jù)分布特征重構(gòu)對(duì)模糊隸屬函數(shù)進(jìn)行了有效分解,可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放過程中對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)性量化的自適應(yīng),能夠有效提高廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估精度,自適應(yīng)評(píng)估能力強(qiáng),在實(shí)際的廣告精準(zhǔn)投放中具有一定的應(yīng)用價(jià)值。
圖4 評(píng)估精度對(duì)比
本文提出基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估模型,結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和信息融合調(diào)度的方法,進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放的效能評(píng)估,建立廣告精準(zhǔn)投放的效能自適應(yīng)評(píng)估模型。采用統(tǒng)計(jì)特征分析方法進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估集的統(tǒng)計(jì)信息采樣和樣本回歸分析,提取廣告精準(zhǔn)投放效能評(píng)估數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則特征量,采用定量分析法分析廣告精準(zhǔn)投放效能的解釋變量模型和控制變量模型,采用大數(shù)據(jù)融合分析技術(shù),實(shí)現(xiàn)廣告精準(zhǔn)投放算法設(shè)計(jì)及其效能評(píng)估。研究得知,本文方法能有效提高廣告精準(zhǔn)投放的效能自適應(yīng)評(píng)估能力,評(píng)估精度較高。