På de flesta sponsrade sökplattformar, annonsörer bud på några sökord för sina annonser (ads). Eftersom en sökning begäran, ad hämtning modul omskriver frågan till budord, och använder dessa sökord som nycklar för att välja Top N annonser genom inverterade index. På detta sätt kommer en annons inte att hämtas även om frågor är relaterade när annonsören inte bjuder på motsvarande sökord. Dessutom betraktar de flesta annonssökningar omskrivning och ad-selecting som två separata uppgifter, och fokuserar på att öka relevansen mellan sökfrågor och annonser. Nyligen, i e-handel sponsrad sökning mer och mer personlig information har införts, såsom användarprofiler, lång tid och realtid klick. Personlig information gör att annonssökning kan använda fler element (t.ex. realtidsklick) som söksignaler och hämtningsnycklar, men det gör det svårare att mäta annonser som hämtas genom olika signaler. För att ta itu med dessa problem föreslår vi en ny annonssökningsram utöver nyckelord och relevans i e-handel sponsrad sökning. För det första använder vi historiska annonsklicksdata för att initiera ett hierarkiskt nätverk som representerar signaler, nycklar och annonser, där personlig information introduceras. Sedan tränar vi en modell ovanpå det hierarkiska nätverket genom att lära oss kanternas vikter. Slutligen väljer vi de bästa kanterna enligt modellen, vilket ökar RPM/CTR. Experimentella resultat på vår e-handelsplattform visar att vår annonssökningsram ger goda resultat.
På samma sätt föreslogs en nätverksbaserad REF-ram för ad hämtning.
Beyond Keywords and Relevance: A Personalized Ad Retrieval Framework in E-Commerce Sponsored Search
{'venue': 'Proceedings of the 2018 World Wide Web Conference Pages 1919-1928', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}