一种计算赞助搜索点击率的新方法
信息检索
2014-03-26 v2
摘要
赞助搜索采用广义第二价格（GSP）拍卖机制，该机制基于按点击付费的概念，是目前搜索页面广告位分配最常用的方式。与 GSP 相关的两个主要方面是出价金额和点击率（CTR）。目前使用的 CTR 学习算法基于固定点击数、展示数或时间窗口下的基本公式（#clicks_i / #impressions_i）运行。CTR 容易受到欺诈性点击的影响，导致其突然升高。尽管利用机器学习算法可以检测到欺诈性点击的生成，但现有算法无法找到阻止这一现象的解决方案。在本文中，我们使用了基于相对排名的概念，其基本原理为（#clicks_i / #clicks_t）。在该算法中，分子和分母相互关联。由于 #clicks_t 高于以往算法且与 #clicks_i 相关联，正常场景下点击量的微小变化对结果影响极小；而在欺诈性点击情况下，点击数量会迅速增减，这些异常点击会与正常点击累加从而增大分母，进而降低 CTR。
引用
@article{arxiv.1403.5771,
title = {A Novel Method to Calculate Click Through Rate for Sponsored Search},
author = {Rahul Gupta and Gitansh Khirbat and Sanjay Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.5771},
year = {2014}
}
备注
10 pages, 1 figure