摘 ?要： 為有效細分目標受眾，利用用戶行為信息設計藝術廣告媒體推送機制。采用相似度算法計算用戶瀏覽媒體內容的相似度，獲取用戶行為特征即用戶對內容的偏好程度。設置閾值，內容相似程度在閾值以上視內容為相同簇，完成用戶行為信息內容簇分類。計算有效簇內用戶行為新鮮度與離散度，結合新鮮因子求取有效簇最終權重。最后利用有效簇最終權重與用戶對內容的偏好程度計算藝術廣告推送分數，對廣告排序選出適合用戶的廣告。藝術廣告媒體推送測試結果顯示，所設計廣告推送機制在長期與短期內的召回率與查準率較優(yōu)，依據用戶行為特征向用戶精準推送藝術廣告信息。

關鍵詞： 用戶行為信息; 行為特征; 新鮮度; 藝術廣告; 簇; 推送機制

中圖分類號： TN711?34; TP393 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2020）01?0143?05

Design of pushing mechanism of art advertising media

based on user behavior information

LI Xiaona

Abstract： The user behavior information is used to design the pushing mechanism of art advertisement media to effectively subdivide the target audience. The similarity algorithm is used to calculate the similarity of user′s browsed media content and obtain user′s behavior characteristics， i.e. user′s preference to content. The threshold value is set， and the contents are regarded as the same cluster wherein the content similarity degree is above the threshold value， and the classification of the user′s behavior information content cluster is completed. The freshness and the dispersion of user′s behavior in the effective clusters are calculated to obtain the final weight of the effective cluster by combining the freshness factor. Finally， the pushing score of art advertising is calculated by the final weight of effective cluster and the user′s preference to content， and the advertisements are sorted to select those appropriate to the users. The test results of the push of artistic advertising media show that the recall rate and precision rate of the pushing mechanism of designed advertising are higher in the long and short term， and the artistic advertising information is precisely pushed to users according to their behavior characteristics.

Keywords： user behavior information; behavior characteristic; freshness; art advertising; cluster; pushing mechanism

0 ?引 ?言

廣告精準推送是實現廣告投放效果最大化的基本要求，近幾年廣告精準投放成為廣告媒體重點研究的問題[1]。相對歐美發(fā)達國家而言，我國廣告精準推送處于初級發(fā)展階段?；ヂ摼W時代信息技術更新換代快，藝術廣告可通過用戶瀏覽網頁信息內容進行精準推送[2?3]，使藝術廣告內容符合用戶的需求與喜好。這種方式被定義為基于用戶行為的精準廣告推送機制，與傳統(tǒng)的大眾營銷理念相比，精準推送廣告節(jié)約了尋找目標受眾的時間，縮減了不必要的廣告營銷工作量[4?5]。從用戶角度而言，減少了不需要廣告的干擾。

隨著廣告設計手段的進步、設計師思維的拓展，產生了大量藝術廣告，相比一般營銷廣告而言，藝術廣告更加含蓄、畫面精致，傳播廣告信息的方式易于接受[6]?；趶V告精準推送技術的發(fā)展分析可知，精準推送藝術廣告是實現藝術信息最大化的必需手段，為此，本文基于用戶行為信息設計藝術廣告媒體推送機制，利用用戶行為信息獲取用戶的行為特征，根據行為特征向用戶推薦符合其喜好的藝術廣告信息。

1 ?藝術廣告媒體推送機制

1.1 ?藝術廣告媒體推送機制設計

基于用戶行為信息的藝術廣告媒體推送機制如圖1所示。該機制推送廣告的思路如下：用戶瀏覽內容時產生大量行為信息，提取用戶行為信息得到反映用戶行為特征的數據[7];根據預設閾值[α]得到用戶行為信息內容簇，求取有效簇最終權重，結合用戶行為特征與有效簇最終權重計算廣告推送分數，根據分數對藝術廣告進行排名，實現藝術廣告媒體精準推送。

由圖1可知，設計藝術廣告媒體推送機制時，從用戶長期與短期行為兩方面描述用戶行為特征，推送廣告的精準度更強，目標用戶可有效接收和自身興趣愛好一致的藝術廣告信息。

1.2 ?用戶行為信息特征定義及提取

1） 相似度算法

采用相似度描述個體的相似程度，個體相似度差異大小通過相似度值表示，相似度值與個體差異成反比。用戶瀏覽記錄較少的情況下獲取的用戶行為特征誤差較大，通過計算瀏覽媒體內容相似度的方式有效避免該情況。采用式（1）計算用戶瀏覽媒體內容的相似度：

[wij=A（i）?A（j）A（i）A（j）] （1）

式中：[wij]是用戶瀏覽內容[i]和[j]間的相似度;[A（i）]表示瀏覽內容[i]的用戶人數;一同瀏覽內容[i]和[j]的用戶數量為[A（i）?A（j）]。由此可知，當存在一定量用戶觀看媒體內容[i]和[j]時，兩者內容存在相似程度。求取瀏覽內容相似度時以用戶行為信息為依據，更好體現用戶對瀏覽內容的傾向性，由此向用戶推送的藝術廣告內容精準性更強。

2） 用戶行為特征模型

用戶行為信息是用戶基于自身愛好與想法產生的瀏覽節(jié)目的記錄，體現用戶行為特征[8?9]。藝術廣告媒體推送廣告內容以高精準度、高命中率為前提，通過分析用戶的行為特征得到差異較大與相似度較大的用戶，提升廣告推送精準度[10?12]。所以利用相關性變量體現用戶的行為特征，采用式（2）求取用戶行為特征：

[Gui=j∈Au?Si，Kwjiruj] （2）

式中：[Gui]為用戶[u]對內容[i]的偏好程度;[Gu]是用戶[u]瀏覽內容的集合;與內容[i]相似程度最大的[K]個內容的集合為[Si，K];[wji]表示節(jié)目[j]與[i]的相似度;[ruj]表示用戶[u]對節(jié)目[j]的興趣。

1.3 ?基于用戶行為信息特征的藝術廣告推送方法

1.3.1 ?用戶行為信息內容簇分類

基于用戶行為信息提取用戶行為特征，基于該特征對用戶瀏覽媒體內容進行分類，預設閾值[α]，兩個內容相似程度在閾值以上，則媒體內容視為相同簇，采用式（3）與式（4）計算相同簇內容的質心：

[dC=1ni=1ndidi2] （3）

[dQE=dCdC2] （4）

定義[C]表示內容簇集合，首個簇的質心[dQE1]為最久遠的網頁，定義為[d1]，得到[C=dQE1]，處理每個內容的過程如下：

Step1：依據時間遠近獲取[dj]，[j]取值在[1～m]之間，且存在隨機[dQEi∈C]，定義[Fij]表示[dj]和[dQEi]的相似程度，通過向量空間模型求取[Fij]，得到[Fij=sindj，dQEi]，相似度最大值為[maxFij]。

Step2：當[maxFij]在閾值以上時，證明[dj]在質心為[dQEi]的簇內，更新簇質心得到[d′QEi]。

Step3：當[maxFij]在閾值以下時，采用[dj]代替新簇質心[dQEj]并添加至集合[C]。

基于Step1～Step3處理全部瀏覽內容。媒體瀏覽內容更新方法為：定義新產生的瀏覽內容為[dm+1]，依據實際情況將[dm+1]視為獨立簇或者添加至現有簇中;刪除時間最久遠的媒體內容，更新該簇質心。

1.3.2 ?用戶行為特征描述

用戶行為信息內容簇分類提供用戶長期與短期的用戶行為特征，由于用戶隨機瀏覽的內容不能準確體現用戶的喜好，需剔除這一類干擾信息[13]，通過設置用戶行為因子完成干擾信息過濾。假設瀏覽內容達到一定比重時，可將瀏覽內容作為用戶行為信息的體現，用來描述用戶的行為特征，采用行為因子[ξ]表示瀏覽內容的比重臨界值。低于臨界值[ξ]部分的簇視為噪聲簇，無價值;有效簇即瀏覽內容在臨界值[ξ]以上。對于體現用戶短期行為特征的內容簇而言，訪問時間是最關鍵的因素，近期瀏覽內容更能準確體現用戶的喜好，關鍵性較強[14]。設置行為新鮮度概念，衡量內容簇描述行為特征的新舊程度。定義[Uf]表示用戶行為新鮮度，該變量是有效簇內容訪問用時均值的歸一化值，采用式（5）計算有效簇的平均訪問用時：

[Ht=1ni=1nti] （5）

向量[Vh=H1t，H2t，…，Hkt]由全部有效簇的訪問用時均值組成，[k]表示有效簇的數量，由此獲取[Uf]的計算方式如下：

[Uf=HtVh2=1nVh2i=1nti] （6）

描述用戶長期特征的內容簇的關鍵是用戶瀏覽內容的分散程度，瀏覽內容廣泛程度與用戶時刻關注的頻率成正比，分布廣泛的內容證明用戶關注度較高，該內容相對關鍵[15]。采用離散程度衡量內容分布的分散程度。

定義[Ud]表示用戶行為離散度，該變量是有效簇中內容瀏覽時間的均方差歸一化值。采用式（7）求取用戶瀏覽內容的時間均方差[σt]：

[σt=1ni=1nti-Ht2] （7）

向量[Vd=σ1t，σ2t，…，σkt]由全部有效簇內容瀏覽時間均方差組成，據此計算有效簇的用戶行為離散程度，如下所示：

[Ud=σtVh2=1Vd21ni=1nti-Ht2] （8）

有效簇最終權重用[Ue]表示，簇內用戶行為新鮮度與離散度是計算有效簇最終權重的依據，采用新鮮因子描述行為新鮮度在[Ue]中的關鍵程度。

定義[ε]表示新鮮因子，該變量是用戶行為新鮮度在最終權重中的占比數值。采用式（9）求取[Ue]：

[Ue=ε?Uf+1-εUd，ε∈0，1] （9）

將式（6）與式（8）代入式（9）中得到：

[Ue=ε?HtVh2+1-ε1Vd21ni=1nti-Ht2] （10）

在式（9）和式（10）中，[ε]取值為0和1時存在不同含義：分別表示注重用戶的長期與短期行為特征;[ε]在0～1之間時說明同時關注長期與短期用戶的行為特征。

基于式（2）得到用戶對內容[i]的偏好程度，根據式（10）計算內容簇權重，據此求取藝術廣告推送的分數值，如式（11）所示：

[scoreij=Ue?Gui] （11）

采用式（11）求取的得分值對藝術廣告進行排序，選取排名靠前的藝術廣告推送給用戶，實現藝術廣告媒體的精準推送與投放。

2 ?仿真實驗

2.1 ?內容的相似度計算

本文設計基于用戶行為信息的藝術廣告媒體推送機制，構建實驗環(huán)境測試該機制推送廣告的效果。實驗以網絡媒體為載體，實驗數據集為500張網頁內容，內容涉及旅游、財經、體育、藝術以及電腦5個類別，每種類別包含100張網頁，網頁內容隨機分布。預設800個與網頁瀏覽內容相關的廣告，預設400個與網頁瀏覽內容無關的廣告。用戶瀏覽內容的相似度計算影響用戶行為特征提取結果，進一步影響藝術廣告媒體推送分數，所以，首先測試本文機制中用戶瀏覽內容的相似度計算精準度，用平均絕對誤差進行評估。若計算結果低于0.2證明相似度計算值符合用戶行為特征提取要求。網頁瀏覽數量不同時，本文機制計算用戶瀏覽內容相似度的平均絕對誤差如圖2所示。

圖2中，本文機制計算內容的相似度平均絕對誤差初始值在0.18左右，符合用戶行為特征精準提取標準，隨著實驗的不斷進行，平均絕對誤差呈下降趨勢，用戶瀏覽網頁達到40張時，本文機制計算內容相似度的平均絕對誤差趨于平穩(wěn)，在0.11上下浮動?？傮w看來，本文機制計算內容的相似度誤差較低，為用戶行為特征計算、廣告推送分數計算創(chuàng)造了準確的數據條件。

2.2 ?長期與短期藝術廣告推送效果分析

實驗設置1天與16天兩個藝術廣告推送期限，分別檢測短期與長期內本文廣告推送機制效果。廣告推送機制效果評估指標為召回率與查準率，與基于成本核算的廣告推送機制、基于最大化網絡的廣告推送機制進行對比，突出本文機制的優(yōu)越性。測試結果見表1～表4。

根據表1與表2分析短期與長期內不同機制推送藝術廣告的召回率情況，召回率即查全率，是衡量推送機制分析用戶行為特征全面性的評估指標?；诔杀竞怂愕膹V告推送機制召回率均值由短期的86.55%降低至82.11%，基于最大化網絡的廣告推送機制召回率平均降低了約10%，且兩種機制的召回率均在90%以下，不能全面掌握用戶行為信息特征。本文推送機制長期與短期的召回率效果基本不變，均在90%以上，因為本文推送機制采用用戶行為新鮮度描述用戶短期行為特征，采用用戶行為離散度描述用戶長期行為特征，有效把握用戶在不同時期內的行為、喜好變化情況，實現藝術廣告的精準推送。

從表3和表4可以看出，在短期查準率方面，本文機制表現最優(yōu)，最小查準率為93.5%，最大查準率可達97.6%;在長期查準率方面，本文廣告推送機制的查準率均在94.5%以上，因此，本文機制向用戶推送藝術廣告的準確度不受時間因素的影響?；诔杀竞怂愕膹V告推送機制的長期查準率優(yōu)于短期查準率，基于最大化網絡的廣告推送機制的短期查準率優(yōu)于長期查準率，但是兩種廣告推送機制相對本文機制而言，均不存在顯著優(yōu)勢。

2.3 ?藝術廣告媒體推送影響因素分析

1） 新鮮因子對藝術廣告媒體推送的影響

用戶行為的新鮮程度在最終權值中的關鍵程度通過新鮮因子體現。定義行為因子為6%，[λ=0.0，0.1，0.2，…，1.0]。新鮮因子對藝術廣告媒體推送的影響如圖3所示。分析圖3可知，隨著新鮮因子的增加，五種類別網頁內容的最終權重變化存在差異，財經、體育類別網頁內容簇權重增加，其余類別權重為降低趨勢。這種變化說明，本文研究的藝術廣告媒體推送機制能夠根據用戶的行為信息特征適時調整推送廣告的類別，實現用戶長期行為、短期行為廣告的精準推送。

2） 行為因子對藝術廣告媒體推送的影響

定義新鮮因子為1，[ξ=1.5%，2.5%，…，7.5%]。行為因子對藝術廣告媒體推送的影響見表5。表5結果顯示：行為因子增加的同時，藝術廣告推送內容逐漸減少，行為因子為1.5%時，藝術廣告推送主體內容為35個，行為因子增加至4.5%時，藝術廣告推送主體內容減少至22個，行為因子達到7.5%時，廣告推送內容僅為旅游、財經、電腦三項，成功過濾掉噪聲內容，保留有效廣告信息。

3 ?結 ?論

本文設計基于用戶行為信息的藝術廣告媒體推送機制，以用戶瀏覽網頁內容產生的行為信息為基礎，提取用戶行為信息特征，針對用戶行為特征向目標發(fā)送符合其興趣愛好的藝術廣告，有效提高廣告推送的精準度。本文研究的藝術廣告推送機制實質上是一種用戶定向廣告投放方式，在互聯網與信息技術不斷更新的背景下不斷優(yōu)化、完善。廣告精準推送有效減少了媒體推送信息的工作量，節(jié)約了經濟成本與時間成本，未來媒體廣告的投放與推送必定以精準定向為方向，發(fā)展前景廣闊。

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作者簡介：李曉娜（1982—），女，黑龍江賓縣人，碩士，講師，主要研究方向為傳媒、播音主持藝術。