画像·言語特徴を用いた深層学習によるオンライン広告のクリック率予測

摘要

デジタル広告費が2018年に最も大きなシェアを獲得し今後もその伸長が見込まれる中，オンライン広告のクリック率の事前予測は高い関心を集める課題となっている．本研究ではオンライン広告の中でもディスプレイ広告を扱い，既存手法の画像やテキストの特徴抽出部分の改善を目的とする．実験では広告に付随するデータであるメタデータだけでなくその画像とテキストの特徴も考慮するようなディープニューラルネットワークを考案し，予測を試みる．特徴抽出については，画像はマルチパッチを抽出してResNet50に通し，テキストはdoc2vecによる分散表現の獲得を行う．その結果，提案手法が従来手法よりも優れた結果を得られることを示した．また，各特徴量がどの程度予測に寄与しているのか分析を行なった．