A Bayesian Network Model for Optimizing Advertisements Allocation in Intermediate Online Targeted Advertising

机译：用于优化在线定向广告中广告分配的贝叶斯网络模型

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Intermediate online targeted advertising (IOTA) is a new business model for online targeted advertising. Posting the right banner advertisement to the right web user at the right time is what advertisements allocation does in IOTA business model. This research uses probability theory to build a theoretical model based on Bayesian network to optimize advertisements allocation. The Bayesian network model allows us to calculate the probability that web user will click the banner based on historical data. And these can help us to make optimal decision in advertisements allocation. Data Availability is also be discussed in this paper. An experiment base on practical data is run to verify the feasibility of the Bayesian network model.

机译：中间在线目标广告（IOTA）是在线目标广告的新业务模型。在正确的时间向正确的Web用户发布正确的横幅广告是IOTA业务模型中广告分配的作用。本研究利用概率论建立基于贝叶斯网络的理论模型，以优化广告分配。贝叶斯网络模型使我们能够根据历史数据来计算网络用户单击横幅的可能性。这些可以帮助我们在广告分配中做出最佳决策。本文还将讨论数据可用性。进行了基于实际数据的实验，以验证贝叶斯网络模型的可行性。

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来源
《The 4th International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing（第四届IEEE无线通信、网络技术及移动计算国际会议）论文集》|2008年|1-4|共4页
会议地点大连
作者
Kai Li; Jianyuan Yan; Xiaowen Wang;
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作者单位

Business School Nankai University Tianjin China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
targeted advertising; Bayesian network; advertisement allocation;

机译：有针对性的广告；贝叶斯网络广告分配;

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