[00099364]网络内容广告在线匹配及其应用系统

　　本项目主要从以下三个方面对在线广告效果进行研究：
　　首先，对目前在线广告效果衡量标准进行分析，总结现行测评方法中存在的不 足，提出了更科学、全面的测评在线广告效果的新标准--观测度，并且以专家量表 评估为基线，对比最常用的点击率，通过描述分布情况和统计检验的方式证明了该 标准的有效性。
　　其次，为了解决现阶段关于在线广告效果研究中存在的实验数据源单一、数据 集不完善，适用范围小、非区别对待用户等弊端，本项目进行了一次大规模多模态 数据采集工作。本项目共采集了用户个体信息、广告自身信息、用户的眼动行为数 据和光标行为数据四大类数据集，并通过相关性检验的方法验证了用户个体信息、 广告自身信息对观测度的影响作用。
　　然后，本项目从三种方式实现了在线广告效果测评机制：
　　（1）基于结果型数据的全局分析：主要以眼动参数为例，通过数理统计、假 设检验的方法分析广告特征和用户个体特征以及两种交叉对用户注意力分布、在线 广告效果的影响效用，并且该部分的分析结果对观测度模型建立时特征选择具有重 要的验证作用。
　　（2）基于时序性数据的模式分析：主要挖掘用户时序性信息中的频繁模式， 用户浏览网页过程中的时序性信息对研究用户习惯、预测用户行为、在线广告的实 时推荐均具有重要作用，因此本项目针对性的研究了用户在浏览页面过程中频繁点 击行为序列和频繁浏览模式，并且该部分的挖掘结果对观测度模型的算法改进具有 重要作用。
　　（3）基于频繁模式的模型分析：将采集到的数据进行特征筛选后以分层随机 森林为基础算法构建广告观测度模型，根据频繁模式改进算法，增强算法的准确性 和鲁棒性，从而实现更科学、全面地测评广告效果，优化页面布局。