論 文Papers

CONFERENCE (DOMESTIC)

トピックを用いたコンテンツ連動型広告の検索

山本 浩司, 野口 正樹, 小野 真吾, 塚本 浩司

言語処理学会 第20回年次大会(NLP2014), 2014/3 pp.125-128

Category:

情報検索 (Information Retrieval) 機械学習 (Machine Learning)

Abstract:
Web ページのコンテンツの内容に関連した広告を表示するコンテンツ連動型広告は,オンライン広告の中でも主要な位置を占めている.ここで広告を選択する際の基準として,コンテンツ内の単語と,広告文の中の単語の類似度が挙げられる.しかし,この基準の問題点として,もしコンテンツに適した広告があったとしても,コンテンツと広告とで用いられる語彙が異なっている場合には,適切な広告を表示の候補にできないという点が挙げられる.そのため,たとえば広告に出現した語の同義語や類義語がコンテンツに存在しても,広告とコンテンツの内容の一致を考慮できないことになる.また,異なる意味で用いられる多義語がコンテンツと広告文の両方に出現することにより,関連がない広告にもかかわらず表示される候補になってしまう問題もある.本稿では,上記のような語彙のミスマッチにより適切な広告を表示候補に出来ないという問題を解決するため,ページのコンテンツと広告文の双方の単語をトピックに変換し,変換したトピックの空間上で広告を検索する手法を提案する.実際に表示された広告の中でクリックされたものを正解とした場合と,人手による評価を正解とした場合の評価を行った結果,単語によるコサイン類似度によるスコアとトピックによるスコアの線形和による検索を行う場合に,コサイン類似度のみで検索する場合よりも精度が向上することを示す.
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