Who to show the ad to? Behavioral targeting in Internet advertising
来源：Journal of Internet and Digital Economics, Vol.2 No.1, 2021, pp. 15-26.
作者：Wei Xiong，Iona College, New Rochelle, New York, USA
Ziyi Xiong，Stevens Institute of Technology, Hoboken, New Jersey, USA and
Tina Tian，Manhattan College, Riverdale, New York, USA
内容摘要:广告商总是希望将他们的广告定向投送给最相关的用户。在本文中，作者将行为定向（BT）定义为一个用户分类问题，并通过一种基于机器学习的方法来解决它。研究主要围绕两个问题展开。第一个问题是如何表征用户的在线行为。一个好的表征策略应该能够根据用户的在线活动有效地对其进行分类。第二个问题是不同的表征策略如何影响定向表现。作者提出了三种用户行为表征方法，并使用接收者操作特性曲线下的面积（AUC）作为性能的度量，对其进行比较。实验结果表明，将用户搜索查询、点击的链接和点击的广告整合为用户资料，可以显著提高广告定向投送的有效性。此外，通过调查历史记录的长度对定向表现的影响，作者发现，当用户历史记录从1天延长到14天时，AUC提高了大约6.5%，定位表现有显著改善。
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