通过在线社交网络识别广告活动的最佳 k 个目标
社会与信息网络
2020-08-06 v1 数据库
数据结构与算法
信息检索
摘要
我们提出一种基于两个主要方面向广告主（如品牌）推荐潜在客户（用户）的新方法：（i）在线社交网络档案之间的比较，以及（ii）在线社交网络上的邻域分析。用户与品牌之间的档案匹配基于来自社交媒体的文本内容的词袋表示，并使用如词频—逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等度量来刻画词语在比较中的重要性。该方法依托大数据技术实现，从而能够对超大规模在线社交网络进行高效分析。在真实数据集上的结果表明，档案匹配与邻域分析的结合能成功识别出最适合作为给定广告活动目标的一组用户。
引用
@article{arxiv.2008.02108,
title = {Identifying the $k$ Best Targets for an Advertisement Campaign via Online Social Networks},
author = {Mariella Bonomo and Armando La Placa and Simona E. Rombo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.02108},
year = {2020}
}
备注
Accepted for publication in Proceedings of the 12th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management (KDIR2020). arXiv admin note: text overlap with arXiv:1907.01326