基于主题树的个性化元搜索引擎

针对元搜索引擎在个性化处理上的不足,提出了主题树的方法,把用户的查询映射到主题树上并返回相关查询,比较准确地表达了不同用户的检索需求。根据用户的浏览行为提出了准确度偏差,用户满意度的评价公式,以用户为中心反映排序是否符合用户的需要。结果排序时不仅考虑了页面的标题、摘要和用户查询的相关性,也考虑了各成员搜索引擎的原来的排序信息以及关键词出现的个数和位置。实验结果表明,该方法有效地提高了元搜索引擎的结果排序能力和个性化处理能力,结果的显示顺序基本符合用户的需要。     

一种基于因子图的搜索广告转化预测模型

基于转化的广告方式在应用和研究中逐渐得到重视,采用该方式的搜索广告在广告排序时需要对候选广告的转化概率进行预测,以提高广告的转化率,优化搜索引擎的广告收益。该文在对搜索广告中影响转化的各特征进行提取与分析的基础上,提出了描述广告、查询、用户三个因素与转化事件关系的概率因子图模型,并基于该模型对广告转化进行预测。最后我们使用从某商业搜索引擎采集的实际数据对预测模型进行评价并与朴素贝叶斯方法进行对比,实验结果表明,三类因素对转化具有不同程度的影响,我们提出的因子图模型可以较好地预测广告的转化。     

为搜索安全 请个好保镖

正搜索是日常上网最常进行的一项工作。因此,搜索安全也就成了网络安全的重中之重。如何保卫我们的上网安全?我们用一款搜索专用保镖软件——360搜索保镖来解决问题。1搜索引擎自动防跟踪搜索引擎有时会利用Cookies记录的用户上网踪迹,这些Cookies如果被木马、病毒、黑客以及商业公司利用,可能泄露用户个人隐私;广告商也会利用这些Cookies弹出广告或     

元搜索结果个性化排序技术研究

元搜索引擎是搜索之上的搜索,是将多个独立搜索引擎的结果进行融合,显示给用户,因此结果融合是元搜索引擎的重要部分.利用用户对不同独立搜索引擎的置信度及用户的兴趣信息对各个独立搜索引擎的结果进行个性化融合排序,使得用户最感兴趣的内容能有较高的排名,提高用户搜索的查准率,提高用户搜索的效率.对于同一搜索关键字各个用户可以得到自己个性化的搜索结果,提高用户的满意度.     

基于用户日志挖掘的搜索引擎广告效果分析

随着搜索引擎市场的飞速发展,竞价排名广告以其有效、低风险、灵活等特点逐渐受到中小企业用户的青睐,成为搜索引擎稳定的收益增长点。然而竞价排名广告是否会影响用户体验,从而削弱其宣传效果并且影响用户对于搜索引擎的忠实度成为了企业及搜索引擎所担忧的问题。该文从网络用户日志中挖掘出网络用户对于广告的实际交互行为,并给出了各大搜索引擎竞价排名广告方面的统计数据。对于企业用户如何更有效地利用竞价排名广告以及搜索引擎如何平衡广告的经济效益和用户体验之间的关系都有较高的指导意义。     

基于用户反馈的个性化搜索引擎的研究

现有搜索引擎基本上采用＂搜索适用所有用户＂的模型,体现不出用户真正的兴趣所在。针对当前搜索引擎的不足,本文提出并研究一个基于用户反馈的个性化搜索引擎系统。通过学习用户满意度反馈信息,挖掘隐藏的用户兴趣信息,实现搜索引擎的个性化。     

个性化元搜索引擎的研究与设计

随着Web信息的快速增长和人们对信息检索质量要求的提高,传统的搜索引擎已不能很好地满足人们的需求. 本文提出了一种个性化元搜索引擎模型.个性化是指模型可以针对不同的用户建立不同的用户兴趣模型,然后根据用户兴趣,模型对搜索结果进行过滤、重排序处理,使得显示给用户的搜索结果更具有针对性.本文阐述了各主要功能模块工作原理,并详细介绍了根据用户兴趣模型对搜索结果进行排序的算法,实验表明该算法能够有效地提高用户的检索质量.     

基于点击日志的搜索引擎用户满意度评价研究

针对传统的搜索引擎人工评价方法效率低、成本大的问题,提出一种利用用户点击日志来评价搜索引擎用户满意度的方法。通过分析搜索引擎的用户点击日志,选择网页搜索结果排名、网页点击率、网页平均浏览时间作为用户满意度特征,分别运用多元线性回归分析、多元对数回归分析和BP神经网络方法,建立了基于用户点击日志的搜索引擎用户满意度评价模型。结合具体的实验数据集,通过实验对线性回归模型、对数回归模型和BP神经网络模型的结果进行了比较与分析,验证了模型的有效性。     

搜索引擎自动性能评价系统构建的研究

检索系统的评价问题一直是信息领域最核心的问题之一。公开有效的搜索引擎质量评估可以指导搜索引擎用户挑选最有利于获取信息的手段,促进搜索引擎服务提供者与研究人员不断尝试新技术,为搜索引擎广告商挑选最有效的广告投放手段。传统的搜索引擎评价系统已经不能满足实际需要,提高搜索引擎评价方法的自动化程度势在必行。本文提出利用用户群体行为分析来进行搜索引擎自动性能评价,通过利用用户点击行为中蕴含的信息对检索结果进行相关性的评价,最终达到对各种不同搜索引擎进行性能评价的目的。     

企业搜索引擎个性化排序方法

针对传统搜索引擎“面向检索”而非“面向用户”的缺点, 将个性化服务思想引入到企业搜索引擎排序中, 对其关键技术即用户兴趣建模进行了研究, 将模型用于查询扩展及排序中, 并为企业搜索引擎设计基于用户兴趣的个性化排序方法, 能为不同用户的同一检索请求提供不同的检索结果列表. 通过将研究用于油田企业搜索引擎的实验证明, 本研究能有效地提高企业搜索引擎检索精确度及满足用户的个性化检索需求, 并具有较好的自适应能力.     

基于模糊优化的关键词广告预算分配策略

针对单搜索引擎,研究了广告主竞投多个关键词时的广告时序预算分配策略,在总预算限制下建立了以最大化广告收益、最小化无效点击为双目标的单引擎多关键词广告时序预算分配模型,并给出了模糊优化双目标预算分配模型的解法。通过验证,该预算分配模型对广告主在单搜索引擎上竞投多个关键词广告时起着策略性指导作用。     

基于用户行为分析的广告欺诈点击检测

在网络广告业中出现的欺诈点击行为,使得搜索引擎企业以及广告主的利益受到了严重损害,致使点击付费模式遭到质疑,欺诈点击已经成为阻碍网络广告业健康发展的一大顽疾。针对网络广告业发展所面临的此种困境,提出一种基于用户行为分析的广告欺诈点击检测技术。首先创建用户行为数据仓库,然后运用贝叶斯分类方法对用户行为数据进行点击合法等级预测,最后结合博弈控制机制对用户点击有效性进行最终判断。     

CATCH: A detecting algorithm for coalition attacks of hit inflation in internet advertising

As the Internet flourishes, online advertising becomes essential for marketing campaigns for business applications. To perform a marketing campaign, advertisers provide their advertisements to Internet publishers and commissions are paid to the publishers of the advertisements based on the clicks made for the posted advertisements or the purchases of the products of which advertisements posted. Since the payment given to a publisher is proportional to the amount of clicks received for the advertisements posted by the publisher, dishonest publishers are motivated to inflate the number of clicks on the advertisements hosted on their web sites. Since the click frauds are critical for online advertising to be reliable, the online advertisers make the efforts to prevent them effectively. However, the methods used for click frauds are also becoming more complex and sophisticated.     

搜索引擎的广告拍卖平台设计与开发

搜索引擎的是重要的广告媒体之一,开发搜索引擎的广告拍卖平台有利于广告资源的有效利用。本文设计了一个搜索引擎的广告拍卖平台,支持广告用户的自行报价,并在收集竞价信息的基础上实现了广告位的分配与定价;然后,根据实际应用背景划分了系统的功能模块并定义了拍卖的业务流程;最后,基于MyEclipse6.0 开发工具和MySQL后台数据库实现了该系统。     

搜索引擎自动性能评价系统构建的研究

检索系统的评价问题一直是信息领域最核心的问题之一。公开有效的搜索引擎质量评估可以指导搜索引擎用户挑选最有利于获取信息的手段，促进搜索引擎服务提供者与研究人员不断尝试新技术，为搜索引擎广告商挑选最有效的广告投放手段。传统的搜索引擎评价系统已经不能满足实际需要，提高搜索引擎评价方法的自动化程度势在必行。本文提出利用用户群体行为分析来进行搜索引擎自动性能评价，通过利用用户点击行为中蕴含的信息对检索结果进行相关性的评价，最终达到对各种不同搜索引擎进行性能评价的目的。     

A software infrastructure for authenticated Web metering

As the popularity of the Internet and the number of resources available on it have grown, potential customers are increasingly turning to it for information about products and services. Accordingly, online advertising is gaining a significant portion of the advertising market. The Internet has become a mainstream advertising channel, surpassing traditional media such as newspapers and radio in number of advertisements. Advertisers exploit the popularity of the best-known Web sites, typically search engines or portals, to advertise their products and reach the most potential customers. Traditional rating systems are of little value when applied to the Internet because of the enormous number of Web pages available to online advertisements. Counting accesses to a Web service is a difficult task and the data may be unreliable. Several metering techniques attempt to accurately measure the number of visits a site receives and hence the advertising exposure, but advertisers and auditing companies haven't adopted a standard technique. We propose a framework based on hash chains. Unlike similar approaches, our implementation minimizes the overhead associated with the additional communication required to implement the protocol while providing an efficient and flexible scheme. Furthermore, the resulting framework offers additional guarantees such as security and nonrepudiation of the produced proof of visits.     

Why smartphone advertising attracts customers: A model of Web advertising,flow, and personalization

Thirty-five percent of US adults own a smartphone and more than seventy-three percent of the population in South Korea owns a smartphone in the first quarter of 2013. The number of people that use a smartphone has radically increased. Smartphone users always maintain connectivity, and frequent and swift communication with others. As the mobile advertising market is drastically expanded, advertisers and companies should be more attentive to effective smartphone advertising. This study suggests a comprehensive advertising model that combines a Web advertising model, personalization and flow theory in understanding the antecedents of purchase intention and influence processes in the context of smartphone advertisements. The results show that personalization has a positive association with informativeness, credibility, and entertainment of the advertising message while having a negative association with irritation. Purchase intention is increased by advertising value and flow experience. Advertising value has a positive relationship with credibility, entertainment, and incentives. Flow experience is positively associated with credibility, entertainment, incentives. Irritation negatively affects flow experience but advertising value. This study theoretically contributes to the application of the smartphone advertising model and practically contributes influential factors for effective advertising to marketers and advertisers.     

Co-evolution-based mechanism design for sponsored search advertising

Sponsored search advertising (SSA), the primary revenue source of Web search engine companies, has become the dominant form of online advertising. Search engine companies, such as Google and Baidu, are naturally interested in SSA mechanism design with the aim to improve the overall effectiveness and profitability of SSA ecosystems. Due to model intractability, however, traditional game theory and mechanism design frameworks provide only limited help as to the design and evaluation of practical SSA mechanisms. In this paper, we propose a niche-based co-evolutionary simulation approach, aiming at computationally evaluating SSA auction mechanisms based on advertisers’ equilibrium bidding behavior generated through co-evolution of their bidding strategies. Using this approach, we evaluate and compare key performance measures of several practical SSA auction mechanisms, including the generalized first and second price auction, the Vickrey–Clarke–Groves mechanism, and a novel hybrid mechanism adopted by sogou.com, a major search engine in China.     

基于淘宝直通车的竞价决策系统的研究与设计

电子商务蓬勃发展的大环境下,广告主具有强烈的电商广告投放意愿,显然他们并未达到电商广告的核心业务SEM （搜索引擎营销优化）的专业要求。所以广告主希望借助第三方工具来进行搜索引擎广告投放的一站式服务来满足其业务需求。基于此,本文将提供一整套的竞价词托管式服务的解决方案。以淘宝直通车这一全新的搜索竞价模式作为研究对象,从语义抽取、关键词扩展、竞价词生成、模型化出价、广告效果正向反馈监控模型几方面进行分析和统计,为直通车广告主提供最优投放策略整体解决方案。第一阶段针对商品信息进行数据挖掘,实现关键词推荐引擎。第二阶段实现投放优化模块,实施定价策略,建立的点击量与PPC（“平均点击花费”）模型,实现在预算资金的约束下对不同竞价组合进行ROI（投入产出比）最大化的投资决策。以实际效果改善直通车竞价搜索用户体验。