Inom området online-reklam, vårt mål är att tjäna den bästa annonsen till en användare som besöker en viss webbplats, för att maximera chansen för en önskad åtgärd som ska utföras av denna användare efter att ha sett annonsen. Även om det är möjligt att generera en annan förutsägelse modell för varje användare att berätta om han / hon kommer att agera på en viss annons, den förutsägelse resultatet typiskt kommer att vara ganska opålitlig med enorma varians, eftersom de önskade åtgärderna är extremt sparsamma, och uppsättningen användare är enorm (hundratals miljoner) och extremt volatila, dvs, en hel del nya användare införs varje dag, eller är inte längre giltiga. I detta dokument strävar vi efter att förbättra noggrannheten i att hitta användare som kommer att utföra den önskade åtgärden, genom att tilldela varje användare till ett kluster, där antalet kluster är mycket mindre än antalet användare (i storleksordningen hundratals). Varje användare kommer att falla i samma kluster med en annan användare om deras händelsehistorik är liknande. För detta ändamål modifierar vi den probabilistiska latent semantiska analysmodellen (pLSA) genom att anta användarens och klustrets oberoende, med tanke på händelsernas historia. Detta antagande hjälper oss att identifiera ett kluster av en ny användare utan att återklustra alla användare. Vi presenterar detaljerna i algoritmen vi använde samt den distribuerade implementeringen på Hadoop, och några inledande resultat på de kluster som genererades av algoritmen.
En probabilistisk latent semantisk analys ämne modellering teknik för att bygga kluster av användare för online-reklam har presenterats i REF.
User Clustering in Online Advertising via Topic Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}