《面向替代相關性的長尾關鍵字廣告推薦方法研究》是依託清華大學，由衛強擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：面向替代相關性的長尾關鍵字廣告推薦方法研究
- 依託單位：清華大學
- 項目負責人：衛強
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
搜尋引擎關鍵字廣告是電子商務中的一種重要的網路行銷形式。如何在海量的長尾關鍵字中，為廣大中小廣告主提供優質的長尾關鍵字以提高行銷效果，是近來學界和業界都開始關注的一個熱點問題。目前關於長尾關鍵字推薦的研究和套用集中在查詢關鍵字日誌的關聯分析和基於網頁/內容的關聯分析上，這些方法存在一些不足，一方面只能得到具有互補相關性的關鍵字詞組，限制了關鍵字推薦的語義豐富性。另一方面，在推薦效果評估上，這些方法也很少考慮廣告主的行銷推廣目標和成本，從而限制了推薦系統的決策支持水平。本項目擬從另一類重要的相關性- - 替代相關性和成本最佳化分析的角度入手，從以下三方面開展研究：1、長尾關鍵字互補性和替代性表達的理論框架與性質；2、長尾關鍵字關聯發現方法；3、長尾關鍵字的成本最佳化模型。通過本項目所提出的方法所得到的長尾關鍵字，不但語義更為豐富，且在期望成本或期望搜尋上最優，更適合電子商務行銷活動的需要。
結題摘要
搜尋引擎關鍵字廣告是電子商務中的一種重要的網路行銷形式。如何在海量的長尾關鍵字中，為廣大中小廣告主提供優質的長尾關鍵字以提高行銷效果，是近來學界和業界都關注的一個熱點問題。目前關於長尾關鍵字推薦的研究和套用集中在查詢關鍵字日誌的關聯分析和基於網頁/內容的關聯分析上，這些方法存在一些不足，只能得到具有互補相關性的關鍵字詞組，限制了關鍵字推薦的語義豐富性，特別是不能得到具有替代相關性/競爭性的關鍵字，而競爭性關鍵字廣告是目前的一類重要的廣告形式。本項目從替代相關性的視角入手，進一步結合代表性信息提取和搜尋成本的考慮，從以下三方面開展研究：1、長尾關鍵字互補性和替代性表達的理論框架和推薦方法；2、搜尋引擎結果代表性信息的測度和高效提取方法；3、考慮用戶搜尋成本的互動式智慧型推薦服務機制設計。部分研究成果已經發表在一些重要的國際期刊和頂級國際會議上，如Electronic Commerce Research and Applications，Decision Support Systems，ICIS2011，IFSA2013等。此外，項目負責人還獲得了教育部新世紀優秀人才獎，教育部精品教材獎等重要獎項。
