ディープマルチパッチ手法を適用したディスプレイ広告のCTR予測

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タイトル別名
  • Click-Through Rate Prediction of Display Advertisement with Deep Multi-Patch Method

説明

<p>オンライン広告業界は成長を続けており, 2020年までに世界の広告支出の約45%を占めると予測されている. そのため, 広告クリック率(CTR)を予測することがますます重要になってきている. これまでなされてきたCTR予測研究の多くが, ユーザーID, ランディングページURL, ビジネス領域, デバイスなどのメタデータのみを使用して問題を解決しようとしており, 画像やテキストなどのマルチメディアコンテンツは含まれていないものになっている. 我々はこれらのマルチメディアコンテンツを包括した, マルチパッチ手法を適用したディープラーニング技術を用いて, 人気のあるオンライン広告であるオンラインバナーのCTRを効果的に予測する方法を提案する. その結果, 以前の研究に比べてはるかに優れたパフォーマンスを得ることを示す. さらに得られたCTR予測を分析するために, 視覚化手法を導入することでCTRに対する寄与が改善/改悪させる画像内の領域を示すことによって広告デザインを改善してより高いCTRを獲得するための有用な材料を提案可能なモデルとなる.</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390285300165893376
  • NII論文ID
    130007856625
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2020.0_1h4os12b03
  • ISSN
    27587347
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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