Mô hình keyword topic cho quảng cáo dựa trên ngữ cảnh

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG Đỗ Việt Phương MÔ HÌNH KEYWORD-TOPIC CHO QUẢNG CÁO DỰA TRÊN NGỮ CẢNH Chuyên ngành: Truyền dữ liệu và mạng máy tính Mã số: 60.48.15 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI - 2013 Luận văn được hoàn thành tại: HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Từ Minh Phương Phản biện 1: …………………………………………………………………………… Phản biện 2: ………………………………………………………………………… Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Vào lúc: giờ ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông 1 MỤC LỤC MỤC LỤC 1 MỞ ĐẦU 3 CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ QUẢNG CÁO TRỰC TUYẾN 5 1.1 Giới thiệu về các loại hình quảng cáo trực tuyến 5 1.1.1 Tổng quan về quảng cáo trực tuyến 5 1.1.2 Tốc độ tăng trƣởng và thị phần 5 1.1.3 Các hình thức quảng cáo trực tuyến 5 1.1.4 Quảng cáo dựa trên ngữ cảnh 6 1.2 Các phƣơng pháp tiếp cận đã triển khai 6 1.2.1 Mô hình trích xuất từ khóa trong nội dung trang Web 6 1.2.2 Mô hình so độ tƣơng đồng với tập từ vựng mở rộng 7 1.2.3 Mô hình tối ƣu xếp hạng với thuật toán di truyền 7 1.2.4 Phƣơng pháp so sánh dựa trên ngữ nghĩa 7 1.2.5 Chủ đề ẩn 8 CHƢƠNG 2. MÔ HÌNH KEYWORD-TOPIC 9 2.1 Phƣơng pháp cơ bản 9 2.1.1 Khái niệm và những thành phần chính 9 2.1.2 Phƣơng pháp cơ bản 9 2.2 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 11 2.2.1 Nguyên lý 11 2.2.2 Mô hình sinh cho tài liệu 11 2.3 Mô hình từ khóa-chủ đề ( keyword-topic) 12 2.3.1 Mô hình dùng cho bài toán 13 2.3.2 Sử dụng mô hình từ khóa-chủ đề 13 2.3.3 Biểu diễn quảng cáo và trang Web 16 2.3.4 Kết hợp các phƣơng pháp biểu diễn 17 CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 18 3.1 Tập dữ liệu và tiền xử lý 18 3.1.1 Tập dữ liệu thực nghiệm 18 3.1.2 Tiền xử lý dữ liệu 18 3.2 Cài đặt thử nghiệm 19 3.2.1 Công cụ sử dụng 19 2 3.2.2 Phƣơng pháp sử dụng để đánh giá 19 3.2.3 Các phƣơng pháp cài đặt để so sánh 20 3.2.4 Kết quả thực nghiệm 21 3.2.5 Phân tích và đánh giá mô hình KT 22 TÀI LIỆU THAM KHẢO 26 3 MỞ ĐẦU Mục tiêu của đề tài luận văn là nghiên cứu kỹ thuật hỗ trợ quảng cáo theo ngữ cảnh – một dạng quảng cáo trực tuyến trên Web. Thông thƣờng, quảng cáo trên Web đƣợc chia thành hai loại chính, đó là Quảng cáo tìm kiếm đƣợc tài trợ (Sponsored Search) và Quảng cáo dựa trên ngữ cảnh (Contextual advertising). Hình thức quảng cáo tìm kiếm đƣợc tài trợ hiển thị quảng cáo trên các trang kết quả đƣợc trả về bởi công cụ tìm kiếm chẳng hạn nhƣ Google hay Yahoo. Trong trƣờng hợp này, các công cụ tìm kiếm đóng vai trò nhƣ một đại lý phân phối quảng cáo. Ngƣợc lại, quảng cáo dựa trên ngữ cảnh hay còn đƣợc gọi là Quảng cáo dựa trên nội dung đặt một lƣợng nhỏ các quảng cáo lên các trang Web có nội dung mà ngƣời dùng đang xem. Lợi ích của việc Quảng cáo dựa trên ngữ cảnh là hỗ trợ nhiều nhà xuất bản nội dung khác nhau nhƣ một trang Web hay một blog so với hình thức Quảng cáo tìm kiếm đƣợc tài trợ. Một hệ thống Quảng cáo ngữ cảnh điển hình bao gồm bốn bên tham gia, đó là nhà xuất bản, nhà quảng cáo, hệ thống phân phối và ngƣời sử dụng. Nhà xuất bản là chủ sở hữu các trang Web mà quảng cáo hiển thị. Các nhà quảng cáo cung cấp các nội dung quảng cáo để quảng bá sản phẩm và dịch vụ của họ. Các mạng quảng cáo hoạt động nhƣ một chiếc cầu nối giữa nhà quảng cáo và nhà xuất bản, nó lựa chọn các quảng cáo tốt nhất để đặt vào trong nội dung của một trang Web. Ngƣời sử dụng là ngƣời xem nội dung trên các trang Web. Quảng cáo đƣợc lựa chọn trên trang đích có nội dung ít nhiều liên quan đến nội dung của trang Web. Khi một ngƣời sử dụng mở một trang Web, họ có thể trông thấy các quảng cáo thông qua một đoạn văn bản mô tả và một đƣờng liên kết. Khi ngƣời dùng nhấp chuột vào đƣờng liên kết này, nó sẽ đƣa ngƣời dùng đến với trang đích quảng cáo. Mô hình định giá đƣợc sử dụng rộng rãi ngày nay đó là mô hình PPC (Pay- per-click). Nhà tạo quảng cáo trả một số tiền nhất định cho mỗi lần nhấp chuột vào liên kết quảng cáo, ngoài ra nhà tạo quảng cáo cũng có thể lựa chọn các hình thức khác nhƣ PPI (Pay-per-Impression) hay PPA (Pay-per- action). Đƣợc trình bày bởi các nghiên cứu trƣớc đây [6] về hành vi ngƣời dùng, để tăng trải nghiệm ngƣời dùng cũng nhƣ tăng khả năng nhấp chuột vào một quảng cáo cần lựa chọn hiển thị những quảng cáo có nội dung phù hợp với trang Web mà ngƣời dùng đang xem. Bằng việc sử dụng các phƣơng pháp truyền thống, điều này có thể thực hiện 4 bằng việc tính toán độ liên quan giữa quảng cáo và nội dung trang Web. Do các quảng cáo thƣờng sử dụng ngôn ngữ đặc biệt để gây ấn tƣợng cho ngƣời đọc, việc so sánh nội dung các từ trong quảng cáo với các từ trong trang Web thƣờng không thể hiện chính xác sự liên quan về nội dung. Trong nhiều trƣờng hợp, biểu diễn của một quảng cáo có thể không chứa bất kì từ nào trong nội dung của một trang Web mặc dù hai văn bản này có liên quan đến nhau. Vấn đề này đã từng đƣợc biết đến nhƣ là “rào cản về từ vựng” trong nghiên cứu của Ribeiro-Neto et al.[14]. Một khó khăn khác đó là sự hiện diện của từ đa nghĩa và đồng nghĩa làm giảm độ chính xác của quá trình so khớp. Với thực tế và những vấn đề đƣợc trình bày ở trên, luận văn tiến hành nghiên cứu và đề xuất mô hình tính toán và so khớp giữa nội dung quảng cáo và trang hiển thị thông qua đề tài “Mô hình Keyword-Topic cho quảng cáo dựa trên ngữ cảnh” để cải thiện chất lƣợng của bài toán so khớp quảng cáo với nội dung trang đối với ngôn ngữ là Tiếng Việt trong thị trƣờng quảng cáo tại Việt Nam. Luận văn đã đề xuất việc kết hợp các mô hình xử lý ngôn ngữ đã đƣợc công bố, với các biểu diễn đặc trƣng áp dụng cho bài toán quảng cáo để cải thiện độ chính xác lên tới khoảng 90%. Kết quả bƣớc đầu đạt đƣợc tƣơng đối khả quan, đã đƣợc ứng dụng thực tế tại công ty Vccorp, và có khả năng phát triển thành một giải pháp tổng thể trong quảng cáo ngữ cảnh. Kết quả nghiên cứu trong phạm vi luận văn đã đƣợc công bố tại Hội nghị quốc tế SoICT 2012 [22]. Luận văn đƣợc chia thành các phần sau. 5 CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ QUẢNG CÁO TRỰC TUYẾN 1.1 Giới thiệu về các loại hình quảng cáo trực tuyến 1.1.1 Tổng quan về quảng cáo trực tuyến Quảng cáo là hình thức tuyên truyền, giới thiệu hàng hoá, dịch vụ nhằm tạo sự hấp dẫn và kích thích ngƣời mua để đẩy mạnh việc bán hàng cũng nhƣ thực hiện dịch vụ. Các hình thức này có tác dụng tức thời, đập ngay vào mắt, tai ngƣời xem. Quảng cáo trực tuyến là một loại hình quảng cáo được thể hiện trên Internet và đặc biệt là các trang Web. Việc sử dụng Internet và World Wide Web ngày càng trở nên phổ biến, do vậy Internet đã trở thành một trong những phƣơng tiện quảng cáo quan trọng nhất ngày nay. 1.1.2 Tốc độ tăng trưởng và thị phần a) Thị trƣờng quảng cáo quốc tế b) Thị trƣờng quảng cáo tại Việt Nam Việt Nam hiện giờ là một trong những quốc gia có tốc độ tăng trƣởng số lƣợng ngƣời dùng đứng đầu thế giới. Theo số liệu của Tổng cục Thống kê tháng 7/2010, số ngƣời sử dụng Internet tại thời điểm cuối tháng 7/2010 đạt 25,1 triệu ngƣời. Theo kế hoạch quốc gia, Internet sẽ phủ đến khoảng 70% dân số đất nƣớc vào năm 2015, có nghĩa là tại thời điểm đó số lƣợng ngƣời sử dụng Internet sẽ vào khoảng 40 triệu ngƣời. Ngoài ra, Việt Nam có nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa, đối tƣợng phù hợp nhất với quảng cáo trực tuyến. 1.1.3 Các hình thức quảng cáo trực tuyến Quảng cáo trực tuyến rất đa dạng về hình thức cũng nhƣ loại hình. Nhƣng chủ yếu đƣợc phân ra thành hai loại chính đó là “hợp pháp” thƣờng thông qua các mạng quảng cáo và “không hợp pháp”. Hiện nay quảng cáo “hợp pháp” đƣợc chuộng hơn cả bao gồm các hình thức quảng cáo theo số lần nhấp chuột (CPC) hay theo số lần hiển thị (CPM). Và hiện nay, CPC vẫn đang sử dụng hình thứ quảng cáo theo ngữ cảnh để tăng hiệu quả của quảng cáo. 6 1.1.4 Quảng cáo dựa trên ngữ cảnh Hình 1.1 Kiến trúc tổng quan cho mô hình quảng cáo dựa trên ngữ cảnh Khác với loại quảng cáo đƣợc tài trợ đƣợc đặt bên cạnh kết quả tìm kiếm liên quan đến truy vấn của ngƣời dùng, thì các quảng cáo ngữ cảnh đƣợc hiển thị lên các trang Web có nội dung liên quan với quảng cáo. Nhiệm vụ chính của một hệ thống quảng cáo thông qua ngữ cảnh là quyết định xem quảng cáo nào sẽ đƣợc hiển thị và thứ tự hiển thị của chúng theo mức độ phù hợp với nội dung trang Web (ngữ cảnh). Do vậy, bài toán phù hợp nội dung hay còn gọi là phù hợp về ngữ cảnh đã và đang đƣợc áp dụng rộng rãi trong quảng cáo trực tuyến. 1.2 Các phƣơng pháp tiếp cận đã triển khai 1.2.1 Mô hình trích xuất từ khóa trong nội dung trang Web Đây là một mô hình của quảng cáo theo ngữ cảnh. Dựa trên tƣ tƣởng của quảng cáo trên máy tìm kiếm, ta có thể coi trang Web hiện tại nhƣ một truy vấn dài bao gồm nhiều từ khóa. Yih và các cộng sự [21] đã đề xuất mô hình học giám sát bằng cách trích xuất các từ khóa trong nội dung trang Web. Tiến hành học từ một tập các trang Web đã đƣợc định nghĩa các từ khóa từ trƣớc, họ xây dựng một bộ phân lớp sử dụng học máy với thuật toán hồi quy logic (logistic regression). Tuy nhiên độ phù hợp của các quảng cáo dựa trên các từ khóa này vẫn chƣa đƣợc kiểm chứng qua thực nghiệm, hơn thế nữa, nhƣ đã đề cập từ trƣớc vấn đề giao nhau giữa bộ từ vựng của quảng cáo và nội dung khá khác nhau. Ngoài ra, việc thực hiện một “truy vấn dài” cũng gây lên hiện tƣợng thiếu chính xác do gặp phải nhiều từ 7 vựng gây nhiễu trong truy vấn do vậy kết quả của các phƣơng pháp áp dụng cũng không đƣợc cao. 1.2.2 Mô hình so độ tương đồng với tập từ vựng mở rộng Một vấn đề của quảng cáo theo ngữ cảnh, đó là sự khác biệt về từ vựng giữa trang Web và của các quảng cáo. Tập từ vựng của các trang Web thì đa dạng và phong phú, trong khi đó, tập từ vựng của quảng cáo thì đặc thù đến một vài lĩnh vực cụ thể. Ribeiro Neto và các cộng sự [14] đã tập trung vào việc giải quyết vấn đề này bằng cách mở rộng tập từ vựng của các trang Web. Tuy nhiên, phƣơng pháp trên vẫn chƣa giải quyết đƣợc vấn đề ngữ nghĩa cụ thể là từ “đồng nghĩa” và “đa nghĩa”. Không chỉ riêng ngôn ngữ nói, từ vựng trong quảng cáo đều sử dụng nhiều từ khác nhau để cùng nói đến một vấn đề. Nếu chỉ dùng riêng đặc trƣng về “từ khóa” sẽ dẫn đến vấn đề thiếu chính xác về ngữ nghĩa khi so khớp các văn bản với nhau. 1.2.3 Mô hình tối ưu xếp hạng với thuật toán di truyền Từ những nghiên cứu đã có đƣợc, Lacerda và các cộng sự [8] đã đƣa ra một hƣớng tiếp cận dựa trên thuật toán di truyền để tối ƣu hàm xếp hạng. Sử dụng các đặc trƣng khác nhau nhƣ từ khóa, tần suất xuất hiện của từ, độ dài văn bản và kích thƣớc tập dữ liệu, bằng phƣơng pháp học máy, họ xây dựng một hàm so khớp nhằm tối ƣu độ phù hợp giữa trang Web và các quảng cáo. Tuy nhiên mô hình này vẫn sử dụng đặc trƣng tƣơng tự nhƣ mô hình của Ribeiro [14], mặc dù đã cải thiện về thuật toán, nhƣng cũng chƣa giải quyết đƣợc vấn đề về ngữ nghĩa do vậy kết quả về độ chính xác cũng chƣa đƣợc cao. 1.2.4 Phương pháp so sánh dựa trên ngữ nghĩa Phƣơng pháp dựa trên việc tách chọn các từ khóa còn gặp phải vấn đề đó là “ngữ nghĩa”. Một quảng cáo về “sản phẩm dƣỡng da” sẽ không phù hợp đối với trang Web có nội dung về “da giày xuất nhập khẩu”. Một phƣơng pháp do Andrei Broder [4] đề xuất đó là việc so sánh độ phù hợp dựa trên cả 2 yếu tố ngữ nghĩa và cấu trúc. Đối với yếu tố ngữ nghĩa, tác giả đã phân loại cả các trang Web lẫn dữ liệu quảng cáo vào cùng một bộ phân loại lớn gồm 6000 nút. Mỗi một nút chứa một tập các 8 câu truy vấn. Mô hình huấn luyện sử dụng nhiều phƣơng pháp phân loại nhƣ SVN, log-regression , K-means. Đối với yếu tố cấu trúc, tác giả dùng chỉ số tf-idf để tính trọng số cho mỗi thuật ngữ (term) của trang Web hay các quảng cáo. Phƣơng pháp này bổ sung thêm yếu tố phân loại về độ liên quan, khi quảng cáo và nội dung trang Web nằm ở 2 node càng xa nhau, độ liên quan càng giảm dần. Phƣơng pháp của tác giả khá tốt khi đã giải quyết đƣợc hầu hết các vấn đề về bài toán so khớp, nhƣng việc xây dựng 6000 nút nhƣ trong cách làm là không khả thi ở Việt Nam khi mà tập dữ liệu của bài báo đƣợc thu thập từ một một công ty có dịch vụ lớn nhƣ Yahoo. Ngoài ra, việc xây dựng hệ thống để lƣu trữ các nút và dữ liệu truy vấn nhƣ vậy là khá tốn kém về công sức cũng nhƣ về tiền bạc và điều này đi ngƣợc lại với mục đích ban đầu của luận văn. 1.2.5 Chủ đề ẩn Tác giả Hieu X.P và cộng sự [13] sử dụng phƣơng pháp LDA để tự động phân loại các chủ đề để giải quyết bài toán xếp hạng và so khớp. Phƣơng pháp này giải quyết đƣợc vấn đề về ngữ nghĩa cũng nhƣ cấu trúc. Tác giả cũng đƣa ra phƣơng pháp để giải quyết vấn đề về kho từ vựng bằng việc tạo một kho dữ liệu từ vựng đủ lớn để bao phủ từ vựng của quảng cáo lẫn trang Web. Tác giả thu thập dữ liệu này từ trang báo lớn là Vnexpress sau đó dùng dữ liệu làm tập huấn luyện cho mô hình LDA. Đối với mỗi quảng cáo hay nội dung trang Web, thông qua mô hình này, đƣợc biểu diễn dƣới dạng các vector đặc trƣng về chủ đề. Kết hợp vector đặc trƣng về chủ đề với trọng số là xác suất của các chủ đề với biểu diễn “bag-of-words”. Sau đó, chúng để so khớp với nhau. Với cách làm này, tác giả đạt đƣợc độ chính xác khoảng 80% so với tập dữ liệu thực nghiệm. Phƣơng pháp này có một điểm khá tƣơng đồng với phƣơng pháp đề xuất của em trong đó sử dụng cả hai mô hình chủ đề. Sự khác biệt là cách thức chọn mô hình và dữ liệu huấn luyện. Ngoài ra, phƣơng pháp này còn chƣa tận dụng hết các đặc trƣng của quảng cáo tại Việt Nam nhƣ việc kết hợp các từ khóa/chuyên mục đƣợc gán bởi ngƣời dùng cho từng quảng cáo. [...]... luyện Mô hình huấn luyện Mô hình huấn luyện Keyword_ Topic Keyword_ Topic Mô hình KT Trang web Quảng cáo Đặc trưng Trang web SUY DIỄN CHỦ ĐỀ So khớp SUY DIỄN TỪ KHÓA Xếp hạng quảng cáo Đặc trưng Quảng cáo Hình 2.1 Mô hình tổng quan áp dụng phƣơng pháp từ khóa-chủ đề cho quảng cáo dựa trên ngữ cảnh 2.3.2 Sử dụng mô hình từ khóa-chủ đề Giả sử rằng, em có một tập lớn dữ liệu các quảng cáo, em gọi nó là tập... thiệu cho một mục đích hoàn toàn khác nhƣng trong luận văn này, nó đƣợc chỉ ra rằng có thể thích hợp cho việc cài đặt quảng cáo dựa trên ngữ cảnh 2.3.1 Mô hình dùng cho bài toán Hệ thống sử dụng mô hình từ khóa-chủ đề bao gồm các bƣớc sau:  Thu thập một tập dữ liệu quảng cáo và sử dụng nó để huấn luyện mô hình từ khóa-chủ đề (keyword- topic)  Ứng với mỗi nội dung trang Web hay quảng cáo mới, áp dụng mô. .. bộ dữ liệu quảng cáo, em thu thập 32.000 quảng cáo từ Admarket (http://admarket.admicro.vn) một công ty quảng cáo trực tuyến tại Việt Nam Từ dữ liệu đó, em lấy ra 30.000 quảng cáo cho việc huấn luyện và 2000 quảng cáo cho việc đánh giá 3.1.2 Tiền xử lý dữ liệu Em áp dụng các thủ tục sau để tiền xử lý dữ liệu cho cả trang Web và quảng cáo - Trích xuất nội dung văn bản của trang, mô tả quảng cáo và trang... mỗi một quảng cáo, giả sử rằng, em lấy đƣợc những thông tin về tiêu đề, mô tả và nội dung của trang đích mà quảng cáo điều hƣớng tới (landing page) và những chuyên mục hay từ khóa mà ngƣời tạo quảng cáo gán cho nó Một vài hệ thống quảng cáo thƣờng định nghĩa trƣớc một tập các chuyên mục (thông thƣờng tổ chức theo dạng cây) Khi một quảng cáo đƣợc tạo trong hệ thống quảng cáo này, ngƣời tạo quảng cáo đƣợc... quảng cáo là nhƣ nhau, mà không thể hiện đƣợc tính đặc trƣng của mỗi loại quảng cáo Mở rộng phƣơng pháp trên, em sử dụng thêm một số thông tin đặc trƣng của quảng cáo đó là các từ khóa (hay là chuyên mục) của quảng cáo đƣợc tạo bởi ngƣời dùng Bằng việc áp dụng mô hình tƣơng tự nhƣ mô hình chủ đề -tác giả [16], qua thực nghiệm, em thấy đặc trƣng này giúp cải thiện rõ rệt kết quả hiển thị của quảng cáo. .. [18] Một cách đơn giản của việc áp dụng LDA đối với quảng cáo trực tuyến dựa trên ngữ cảnh là việc sử dụng một tập hợp các trang Web và quảng cáo để huấn luyện mô hình và sau đó sử dụng mô hình này để biểu diễn trang Web và quảng cáo theo phân phối xác suất các chủ đề Một cách tiếp cận tốt hơn là sử dụng một lƣợng lớn tài liệu mở rộng làm đầu vào cho quá trình huấn luyện, do đó nâng cao độ che phủ... các mô hình chủ đề bằng việc sử dụng mô hình KT và sử dụng thêm các thông tin về “từ khóa” hay “chuyên mục” đƣợc gán cho quảng cáo bằng tay 3.2.5 Phân tích và đánh giá mô hình KT a) Chủ đề và từ khóa thu đƣợc từ mô hình KT Để tìm hiểu sâu hơn phƣơng pháp KT làm việc nhƣ thế nào là xem xét vào từ khóa và các chủ đề đƣợc khôi phục với mô hình KT Bảng 3.3 cho ta thấy 4 chủ đề của 100 chủ đề lấy mẫu từ mô. .. cầu mô tả rõ ràng một hoặc nhiều chuyên mục phù hợp với nội dung quảng cáo mà họ chọn Một vài hệ thống quảng cáo khác chỉ yêu cầu ngƣời tạo quảng cáo mô tả những “từ khóa” để tóm tắt quảng cáo Khi đó tên của một chuyên mục có thể đƣợc hiểu một cách tƣơng tự nhƣ một “từ khóa”, trong phạm vi luận văn, giả sử rằng em đều có đƣợc thông tin về từ khóa của quảng cáo đƣợc cung cấp bởi ngƣời tạo quảng cáo. .. quả hiển thị của quảng cáo tƣơng đồng 2.3 Mô hình từ khóa-chủ đề ( keyword- topic) Em đặt tên mô hình này là mô hình từ khóa-chủ đề ( keyword- topic viết tắt là KT), nó là sự kết hợp mỗi “từ khóa” hay “chuyên mục” với phân phối xác suất các “chủ đề”, trong đó mỗi “chủ đề” là một phân phối xác suất thông qua các từ Nếu một quảng cáo chứa nhiều từ khóa, quảng cáo đƣợc biểu diễn nhƣ là một hỗn hợp xác suất... đƣợc trong mô hình so khớp đều đạt đƣợc đƣợc do sử dụng những “từ khóa” quan trọng Mô hình này tập trung vào những “từ khóa” của quảng cáo với từ khóa xuất hiện trên nội dung của một trang Web nhƣ là một “điều kiện bắt buộc” để quyết định xem một quảng cáo có đƣợc coi là tƣơng tự đối với một trang Web hay không Trong mô hình này, viết tắt là AAK [15], độ tƣơng đồng giữa trang p và một quảng cáo a đƣợc . dụng hình thứ quảng cáo theo ngữ cảnh để tăng hiệu quả của quảng cáo. 6 1.1.4 Quảng cáo dựa trên ngữ cảnh Hình 1.1 Kiến trúc tổng quan cho mô hình. lý phân phối quảng cáo. Ngƣợc lại, quảng cáo dựa trên ngữ cảnh hay còn đƣợc gọi là Quảng cáo dựa trên nội dung đặt một lƣợng nhỏ các quảng cáo lên các