邮箱场景下的广告精准投递：深度学习与用户兴趣画像

"基于深度学习的广告精准投递算法，张婉婷，张洪刚，文章主要探讨了在邮箱场景下的广告精准投递算法，通过建立用户兴趣画像并改进DeepFM算法，以提升广告投递的效果。" 在当今的数字营销领域，广告精准投递是至关重要的，它涉及到如何有效地将广告内容推送给最可能感兴趣的用户，从而提高广告的点击率和转化率。传统的广告投放方式往往基于用户的浏览历史和基本用户属性，但在信息爆炸的时代，这样的方法已经无法满足需求。因此，深度学习技术被引入到广告精准投递中，以捕捉更深层次的用户行为模式和兴趣。 深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法，能够从大量数据中自动学习特征，并且在模式识别、自然语言处理等领域展现出强大的能力。在广告精准投递中，深度学习模型如DeepFM（深度因子分解机）被广泛应用，它结合了浅层特征和深层特征，能够捕获高阶交互效应，从而提高预测准确性。 张婉婷和张洪刚的研究特别关注了邮箱场景下的广告精准投递。相比于信息流广告，邮箱广告具有其独特性，用户的行为和兴趣可能更多地体现在邮件内容上。他们首先建立了用户兴趣画像，这是理解用户偏好和行为的关键步骤。通过分析用户的往来邮件，特别是邮件的主题，他们能获取到用户的潜在兴趣点，这在一定程度上弥补了邮箱用户兴趣数据相对匮乏的问题。 在构建了用户兴趣画像后，研究人员对DeepFM算法进行了优化。DeepFM模型在传统因子分解机（FM）的基础上引入了深度神经网络，可以同时处理离散和连续特征。改进后的算法更适应邮箱场景，能够更好地捕捉用户兴趣与广告之间的复杂关联。 实验部分，研究者使用了国内某邮箱平台的真实用户数据，经过预处理构建了实验数据集。实验结果证明，改进的DeepFM算法在邮箱广告投递上表现出优秀的性能，提高了广告的精准性和效果。 这篇论文为广告精准投递提供了一个新的视角，尤其是在邮箱这一特殊场景下。通过深度学习和用户兴趣画像的结合，不仅可以提升广告的投放效果，也为广告主提供了更精细的用户洞察，有助于制定更有效的广告策略。这种研究对于未来的数字营销和个性化服务具有重要的实践意义。