基于复杂网络的在线广告投放方法技术

本发明专利技术公开了一种基于复杂网络的在线广告投放方法，包括：S1.建立用户‑商品关系复杂网络；S2.利用力导引算法设定用户节点和商品节点在平面空间上的布局关系，生成力引导布局平面图；S3.计算力引导布局平面图中的点Pi，j受到广告的辐射强度；S4.计算每个广告在力引导布局平面图中的背景辐射强度，根据该广告在力引导布局平面图中各点的辐射强度和背景辐射强度得到广告投放判断图；S5.每当有用户访问商品时，根据广告投放判断图计算所有广告在该用户对应的用户节点与该商品对应的商品节点的边上平均辐射强度值，选择平均辐射强度值最大的广告进行投放。本发明专利技术提供了一种在没有详细的历史数据可以作为判断时，如何进行广告投放的方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及在线广告投放
，特别是涉及一种基于复杂网络的在线广告投放方法。
技术介绍
在线商城系统中，商品页面附着的在线广告，广告内容不确定(不一定是商品广告，可能是任意广告，广告不一定和商品有关系，所以不能利用传统的商品间关系的方法进行推荐)。当商品已经经过一段时间的销售，用户也有一段时间的业务数据积累，有较多的用户和商品的历史信息可以学习，但是需要考虑到较新的广告，没有详细的历史数据可以作为判断，在这种情况下如何进行广告的投放值得研究。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于复杂网络的在线广告投放方法，提供了一种在没有详细的历史数据可以作为判断时，如何进行广告投放的方法。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：基于复杂网络的在线广告投放方法，包括：S1.建立用户-商品关系复杂网络：将一个用户作为一个用户节点、一个商品作为一个商品节点，若一个用户浏览了一个商品，则在该用户对应的用户节点和该商品对应的商品节点之间加上一条边，建立用户-商品关系复杂网络；S2.生成力引导布局平面图：利用力导引算法设定用户节点和商品节点在平面空间上的布局关系，生成力引导布局平面图；S3.计算广告的辐射强度：当一条广告被附着到一个网页向一个用户推荐时，将这一事件建模为在用户-商品关系复杂网络的一条边上产生了一个线形的热辐射源，计算力引导布局平面图中的点pi,j受到该热辐射源的辐射强度；S4.生成广告投放判断图：计算每个广告在力引导布局平面图中的背景辐射强度，根据该广告在力引导布局平面图中各点的辐射强度和在力引导布局平面图中的背景辐射强度得到广告投放判断图；S5.选择投放广告：每当有用户访问商品时，根据广告投放判断图计算所有广告在该用户对应的用户节点与该商品对应的商品节点的边上平均辐射强度值，选择平均辐射强度值最大的广告进行投放。所述步骤S1中，用户节点和商品节点之间的边的权重w的计算公式如下：wu,i＝purch+∑t式中，purch-购买该商品节点对应商品的次数，t-该用户节点对应用户浏览该商品节点对应商品的时间。所述步骤S2包括：根据节点间的斥力fr和边上的引力fa迭代生成力引导布局平面图，引力fa和斥力fr计算公式如下：fa=d2/kfr=-k2/d]]>式中，d为节点间距离，k为节点平面分布的控制参数。所述步骤S3包括：S31.当一条广告被附着到一个网页向一个用户推荐时，将该广告表示为力引导布局平面图中的一根线段，线段的两端分别是此次推荐时网页对应的商品节点和用户对应的用户节点；S32.利用高斯模糊的方式对力引导布局平面图进行处理，高斯模糊的计算公式为：G(x,y)=12πδ2e-(x2+y2)/2δ2]]>式中，δ-常量参数；S33.在经高斯模糊处理后的力引导布局平面图中，点pi,j受到广告的辐射强度为该点的灰度。所述步骤S31中，表示广告的线段的灰度的计算公式如下：hue＝a*time+b*click+c*acquisition式中，time-广告的显示时间，click-是否产生点击，acquisition-是否产生结果，a、b、c-常量参数。所述步骤S4中，广告的总效果为广告该广告每次推荐给用户时的效果之和。广告每次推荐给用户时的效果为该广告推荐给用户时，力引导布局平面图中表示该广告的线段的灰度所述步骤S4中，每个广告在力引导布局平面图中的背景辐射强度的计算公式如下：heat＝acquisition+1/time式中，acquisition-广告的总效果，time-广告的上线时间。本专利技术的有益效果是：附图说明图1为本专利技术的一个实施例的流程示意图；图2为本专利技术中力引导布局平面图的一个实施例的示意图；图3为一个广告在力引导布局平面图中展示记录的示意图；图4为图3经过高斯模糊处理后的示意图；图5为图3中广告的广告投放判断图。具体实施方式下面结合附图进一步详细描述本专利技术的技术方案，但本专利技术的保护范围不局限于以下所述。如图1所示，基于复杂网络的在线广告投放方法，包括：S1.建立用户-商品关系复杂网络：将一个用户作为一个用户节点、一个商品作为一个商品节点，若一个用户浏览了一个商品，则在该用户对应的用户节点和该商品对应的商品节点之间加上一条边，建立用户-商品关系复杂网络。所述步骤S1中，用户节点和商品节点之间的边的权重w的计算公式如下：wu,i＝purch+∑t式中，purch-购买该商品节点对应商品的次数，t-该用户节点对应用户浏览该商品节点对应商品的时间。S2.生成力引导布局平面图：利用力导引算法设定用户节点和商品节点在平面空间上的布局关系，生成力引导布局平面图。所述步骤S2包括：根据节点间的斥力fr和边上的引力fa迭代生成力引导布局平面图，引力fa和斥力fr计算公式如下：fa=d2/kfr=-k2/d]]>式中，d为节点间距离(边的长度)，k为节点平面分布的控制参数。通过设定引力fa和斥力fr的公式参数，即这两个力的计算公式，以及参数k，通过该公式经过反复迭代即可完成力引导布局，生成力引导布局平面图。具体的迭代方法可以采用现有的任意一种，不同的迭代方法在迭代结果上并无差别，只是在迭代效率上存在差别，当然，优选采用迭代效率高的迭代方法。图2显示的是一个力引导布局平面图，图2中标记了C的点为用户节点，未标记的点为商品节点。S3.计算广告的辐射强度：当一条广告被附着到一个网页向一个用户推荐时，将这一事件建模为在用户-商品关系复杂网络的一条边上产生了一个线形的热辐射源，计算力引导布局平面图中的点pi,j受到该热辐射源的辐射强度。所述步骤S3包括：S31.当一条广告被附着到一个网页向一个用户推荐时，将该广告表示为力引导布局平面图中的一根线段，线段的两端分别是此次推荐时网页对应的商品节点和用户对应的用户节点，如图3所示。所述步骤S31中，表示广告的线段的灰度的计算公式如下：hue＝a*time+b*click+c*acquisition式中，time-广告的显示时间，click-是否产生点击，acquisition-是否产生结果，a、b、c-常量参数，a、b、c的具体数值可由实验得出。S32.利用高斯模糊的方式对力引导布局平面图进行处理，计算力引导布局平面图中辐射的热度，如图4所示，高斯模糊的计算公式为：G(x,y)=12πδ2e-(x2+y2)/2δ2]]>式中，δ-常量参数，δ的具体数值可由实验得出。S33.在经高斯模糊处理后的力引导布局平面图中，点pi,j受到广告的辐射强度为该点的灰度。S4.生成广告投放判断图：计算每个广告在力引导布局平面图中的背景辐射强度，根据该广告在力引导布局平面图中各点的辐射强度和在力引导布局平面图中的背景辐射强度得到广告投放判断图，如图5所示。所述步骤S4中，每个广告在力引导布局平面图中的背景辐射强度的计算公式如下：heat＝acquisition+1/time式中，acquisition-广告的总效果，time-广告的上线时间。所述广告的总效果为广告该广告每次推荐给用户时的效果之和。所述在线广告投放方法还包括计算广告的总效果的步骤。广告每次推荐给用户时的效果为该广告推荐给用户时，力引本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于复杂网络的在线广告投放方法，其特征在于,包括：S1.建立用户‑商品关系复杂网络：将一个用户作为一个用户节点、一个商品作为一个商品节点，若一个用户浏览了一个商品，则在该用户对应的用户节点和该商品对应的商品节点之间加上一条边，建立用户‑商品关系复杂网络；S2.生成力引导布局平面图：利用力导引算法设定用户节点和商品节点在平面空间上的布局关系，生成力引导布局平面图；S3.计算广告的辐射强度：当一条广告被附着到一个网页向一个用户推荐时，将这一事件建模为在用户‑商品关系复杂网络的一条边上产生了一个线形的热辐射源，计算力引导布局平面图中的点pi,j受到该热辐射源的辐射强度；S4.生成广告投放判断图：计算每个广告在力引导布局平面图中的背景辐射强度，根据该广告在力引导布局平面图中各点的辐射强度和在力引导布局平面图中的背景辐射强度得到广告投放判断图；S5.选择投放广告：每当有用户访问商品时，根据广告投放判断图计算所有广告在该用户对应的用户节点与该商品对应的商品节点的边上平均辐射强度值，选择平均辐射强度值最大的广告进行投放。

【技术特征摘要】
1.基于复杂网络的在线广告投放方法，其特征在于,包括：S1.建立用户-商品关系复杂网络：将一个用户作为一个用户节点、一个商品作为一个商品节点，若一个用户浏览了一个商品，则在该用户对应的用户节点和该商品对应的商品节点之间加上一条边，建立用户-商品关系复杂网络；S2.生成力引导布局平面图：利用力导引算法设定用户节点和商品节点在平面空间上的布局关系，生成力引导布局平面图；S3.计算广告的辐射强度：当一条广告被附着到一个网页向一个用户推荐时，将这一事件建模为在用户-商品关系复杂网络的一条边上产生了一个线形的热辐射源，计算力引导布局平面图中的点pi,j受到该热辐射源的辐射强度；S4.生成广告投放判断图：计算每个广告在力引导布局平面图中的背景辐射强度，根据该广告在力引导布局平面图中各点的辐射强度和在力引导布局平面图中的背景辐射强度得到广告投放判断图；S5.选择投放广告：每当有用户访问商品时，根据广告投放判断图计算所有广告在该用户对应的用户节点与该商品对应的商品节点的边上平均辐射强度值，选择平均辐射强度值最大的广告进行投放。2.根据权利要求1所述的基于复杂网络的在线广告投放方法，其特征在于,所述步骤S1中，用户节点和商品节点之间的边的权重w的计算公式如下：wu,i＝purch+∑t式中，purch-购买该商品节点对应商品的次数，t-该用户节点对应用户浏览该商品节点对应商品的时间。3.根据权利要求1所述的基于复杂网络的在线广告投放方法，其特征在于,所述步骤S2包括：根据节点间的斥力fr和边上的引力fa迭代生成力引导布局平面图，引力fa和斥力fr计...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈峥，高翔，梁恒，张永生，
申请(专利权)人：成都德迈安科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51