Intention

用户行为与心理意图

在如今信息爆炸时代，网络信息种类繁多、数量巨大，网络用户数量也逐年上升。人们的生活、学习、工作与互联网的支持和服务越发紧密。面对这种情况，如何能够快速有效地提供用户所需信息是众多网络服务和应用的关注焦点以及研究热点。

目前，主要的信息服务及应用可以分为两大部分：搜索引擎的优化和推荐系统。搜索引擎是一种用户主动型的网络检索服务；推荐系统通过用户的历史记录来推荐相关的信息，故而属于用户被动型服务。然而这两种应用都没有很好的利用用户的当前意图来提高服务效率。基于此，我们希望设计并实现利用用户的网络行为来分析用户当前意图的模型，并在此模型基础上进行更好的推荐和在线广告生成。

当前的广告模式主要可以分为两类（摘自Deepayan Chakrabarti, Deepak Agarwal, Vanja Josifovski. Contextual Advertising by Combining Relevance with Click Feedback ）：

• Sponsored Search (SS) or Paid Search advertising：该方法主要是在搜索引擎的结果返回页面显示广告，利用搜索关键词对广告数据库进行检索。

• Contextual advertising or Context Match (CM)：该方法主要是在第三方的网页中投放广告。

传统的基于内容的广告并没有充分考虑用户的意图，同一个用户经过不同的路径到达一个广告页面时，其显示的广告是不变的，如下图：

我们希望能够通过建立用户意图模型，分析用户网络行为，预测用户意图，并根据预测出的意图来生成行为定向广告，当用户通过不同的浏览路径到达同一个页面时，该页面显示的广告有可能是不同的，如下图：