| 講演名 | 2015-02-20 一般画像認識手法を応用したディスプレイ広告のユーザ属性推定とクリック率予測(テーマセッション,実世界指向,産業) 山元 浩平, 茂木 哲矢, 田頭 幸浩, 小林 隼人, 小野 真吾, 中山 英樹, |
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| 抄録(和) | クリック課金型ディスプレイ広告のクリック率(click-through rate; CTR)予測において,レイテンシとコールドスタート問題-履歴の乏しい広告や属性が未知のユーザに対する予測の困難さ-は解決すべき主要な問題である.本稿では,計算コストを抑えつつコールドスタート問題に対応可能なクリック率予測モデルとして,一般画像認識手法を応用した内容ベースクリック率予測手法を提案する.具体的には(1)広告画像から畳み込みニューラルネットワーク(convo1utional neural networks; CNN)等により抽出した画像特徴量を説明変数とし,ユーザの属性を目的変数として識別器を構築することで,広告画像から未知のユーザの属性を推定する. (2)推定したユーザ属性を広告主IDや広告ID等のID情報と組み合わせたものを予測モデルの素性として用いてクリック率予測を行う.本手法では画像特徴量を用いて学習を行うため,履歴の乏しい広告や属性が未知のユーザに対しても画像の類似性から予測・推定が可能である.最終的に,提案手法を広告のアクセスログのデータセットに適用し,その有効性を検証する. |
| 抄録(英) | In the field of click-through rate (CTR) prediction of pay per click display ads, the latency and the cold-start problem, which is a difficulty in CTR prediction regarding users and ads with little historical data, are fundamental problems. In this work, we propose a content-based CTR prediction method applying a generic image recognition methodology. Our proposed method is completely content-based using image similarity; therefore, we expect it to enable a CTR prediction even for users and items with little historical data. Finally, we evaluate our proposed method with datasets of display ads and confirmed its effectiveness. |
| キーワード(和) | 広告クリック率予測 / 一般画像認識 / 畳み込みニューラルネットワーク / 画像特徴量 / ユーザ属性推定 |
| キーワード(英) | Ad CTR Prediction / Generic Image Recognition / Convolutional Neural Networks / Image Features / User Demographics Estimation |
| 資料番号 | PRMU2014-149,CNR2014-64 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CNR |
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| 開催期間 | 2015/2/12(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Cloud Network Robotics (CNR) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 一般画像認識手法を応用したディスプレイ広告のユーザ属性推定とクリック率予測(テーマセッション,実世界指向,産業) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Predicting User Demographics and Click Through Rate of Display Ads Applying a Generic Image Recognition Methodology |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 広告クリック率予測 / Ad CTR Prediction |
| キーワード(2)（和/英） | 一般画像認識 / Generic Image Recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Networks |
| キーワード(4)（和/英） | 画像特徴量 / Image Features |
| キーワード(5)（和/英） | ユーザ属性推定 / User Demographics Estimation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山元 浩平 / Kohei YAMAMOTO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院情報理工学系研究科 Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 茂木 哲矢 / Tetsuya MOTEGI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | ヤフー株式会社 Yahoo Japan Corporation |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 田頭 幸浩 / Yukihiro TAGAMI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | ヤフー株式会社 Yahoo Japan Corporation |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 小林 隼人 / Hayato KOBAYASHI |
| 第 4 著者 所属（和/英） | ヤフー株式会社 Yahoo Japan Corporation |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 小野 真吾 / Shingo ONO |
| 第 5 著者 所属（和/英） | ヤフー株式会社 Yahoo Japan Corporation |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 中山 英樹 / Hideki NAKAYAMA |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院情報理工学系研究科 Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo |
| 発表年月日 | 2015-02-20 |
| 資料番号 | PRMU2014-149,CNR2014-64 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 455 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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