Vi presenterar problemet med klick-genom förutsägelse för reklam i Twitter tidslinje, som visar en ström av Tweets från konton en användare väljer att följa. Traditionell beräkningsreklam visas vanligtvis i två former: sponsrad sökning som placerar annonser på sökresultatsidan när en fråga utfärdas till en sökmotor, och kontextuell reklam som placerar annonser på en vanlig, vanligtvis statisk webbsida. Jämfört med dessa två paradigm, placera annonser i en Tweet-ström är särskilt utmanande med tanke på arten av dataströmmen: det sammanhang i vilket en annons kan placeras uppdateringar dynamiskt och aldrig replikeras. Varje annons placeras därför i ett unikt sammanhang. Detta gör informationen tillgänglig för utbildning av en maskininlärningsmodell extremt sparsam. I denna studie föreslår vi en inlärningsmetod som inte bara tar upp det glesa i träningssignalerna utan också kan tränas och uppdateras online. Den föreslagna metoden utvärderas med hjälp av både offline experiment och online A/B tester, som omfattar mycket stora samlingar av Twitter-data och verkliga Twitter-användare. Resultaten av experimenten bevisar effektiviteten och effektiviteten i vår lösning, och dess överlägsenhet över den nuvarande produktionsmodell som antagits av Twitter.
I REF har förutsägelsen om klick-genom-hastigheter för reklam i Twitter studerats.
Click-through Prediction for Advertising in Twitter Timeline
{'venue': "KDD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}