利用维基百科同义词知识提升内容定向广告匹配性能

本文探讨了"改进基于维基百科词典知识的上下文广告匹配"这一主题，针对Web广告业中普遍存在的挑战——同义词和多义性问题，以及传统关键词匹配技术在处理上下文匹配和为用户提供相关广告方面的不足。论文的主要作者是Guandong Xu、Zongda Wu、Guiling Li 和 Enhong Chen，他们于2013年2月18日提交了最初的研究，并在2014年1月14日进行了修订，最终于同年3月22日接受发表，被收录在KnowlInfSyst期刊，DOI为10.1007/s10115-014-0745-z。 传统的关键词匹配方法往往受限于词汇表中的低交集和缺乏充分的语义理解，导致广告选择效果不理想，用户可能无法看到与网页内容最相关的信息。为解决这些问题，作者提出了一种新的上下文广告策略。该方法的核心在于利用维基百科词典知识来增强目标页面（或广告）的语义表达。首先，他们将每个网页转换为一个关键词向量，这是一个关键步骤，因为它将文本内容转换为数值形式，便于计算机处理。 在这个过程中，作者引入了两个额外的特征：一是基于维基百科中词汇之间的关系（如同义词、反义词或上下位词等），通过词典知识网络扩展关键词的含义范围，提高广告的相关性；二是可能结合机器学习算法，如TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）或者Word2Vec等，来捕捉单词之间的语义关联，以便更准确地识别广告与上下文的匹配度。 通过这种维基词典知识融合的策略，论文作者旨在提升广告的匹配精度，减少同义词带来的歧义，从而提高用户的点击率，提供更好的用户体验。这项工作对于广告投放平台优化广告展示策略，以及搜索引擎和内容提供商改进内容相关广告推荐系统具有重要意义，为解决自然语言处理领域中的语义理解难题提供了新的视角和方法。