計算廣告學是一門正在興起的分支學科，它涉及到大規模搜索和文本分析、信息獲取、統計模型、機器學習、分類、優化以及微觀經濟學。計算廣告學所面臨的最主要挑戰是在特定語境下特定用戶和相應的廣告之間找到“最佳匹配”。語境可以是用戶在搜索引擎中輸入的查詢詞(”Sponsored Search”)，也可以是用戶正在讀的網頁(”Content Match”以及”Display Ads”)，還可以是用戶正在看的電影，等等。而用戶相關的信息可能非常多也可能非常少。潛在廣告的數量可能達到幾十億。因此，取決于對“最佳匹配”的定義，面臨的挑戰可能導致在復雜約束條件下的大規模優化和搜索問題。

• 廣告索引架構
• 廣告匹配算法
• 廣告排序算法
• 行為習慣廣告
• 廣告推薦算法
• Anti-fraud（反點擊作弊）
• Ad Filtering（廣告過濾）
• Haofen Wang, Yan Liang, Gui-Rong Xue, Linyun Fu and Yong YU. “Efficient Query Expansion for Advertisement Search” to appear in SIGIR 2009.
• Yifan Chen, Gui-Rong Xue, and Yong Yu, Advertising Keyword Suggestion Based On Concept Hierarchy, ACM WSDM 2008.

  http://apex.sjtu.edu.cn/apex_wiki/CA

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  0. 綜合
  Yahoo Research:
  http://research.yahoo.com/Computational_Advertising

  Start from here:
  http://videolectures.net/kdd09_chakrabarti_agarwal_scca/

  1. 關鍵詞抽取
  2. 廣告及頁面分類和聚類
  3. 廣告質量評估

  Papers:
  1. What Happens after an Ad Click? Quantifying the Impact of Landing Pages in Web Advertising (http://research.yahoo.com/pub/2872)

  Researchers:

  http://research.yahoo.com/Bo_Pang

• from:http://www.shamoxia.com/html/y2009/797.html

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的计算广告学(Computational Advertising)CA的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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