[发明专利]一种广告位异常数据识别和筛选方法

说明书

技术领域

本发明属于互联网联盟广告技术领域，涉及一种广告位异常数据识别和筛选方法。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，互联网广告市场规模发展迅猛，在广告业中占据着越加重要的位置。网站联盟作为互联网广告中最为重要的形式之一，因为其覆盖面广、精准度高和实时灵活性而备受关注。

互联网广告是依托于互联网产生的新兴广告形式，随着互联网的快速发展和网民数量的迅速攀升，互联网广告的覆盖面和影响力日益提高，互联网广告模式也在不断变化。其从最初的门户网站广告，搜索关键词广告，逐步发展到最新的网盟广告模式。网盟广告模式是广告代理商采集媒体网站，把互联网上成千上万的中小网站流量汇聚起来，利用地域定向、人群定向、行为定向等最新的营销技术手段，把广告精准投向目标客户，以最低的成本实现最优广告投放效果，同时广告费在网站主和代理商之间按比例进行分配，实现了广告主、代理商、网站主三方利益共赢。

在网盟广告模式中，对媒体网站广告位的监测和管理具有十分重要的意义。因为存在网络中断、系统运行故障、恶意点击等各种因素会对广告位的数据产生影响，影响网盟系统的正常运行，给广告代理商和网站主带来损失。

故，实有必要进行研究，提供一种对广告位异常数据识别和筛选的方法，检测出可能存在异常的广告位，辅助系统运维人员及时发现问题。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种广告位异常数据识别和筛选方法。

为实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种广告位异常数据识别和筛选方法，包括如下步骤：

S10：设置广告位量化评估指标；

S11：提供一存储单元，以存储广告位量化评估值；

S12：提供一计算单元，以对广告位进行聚类，根据聚类结果得到可参照标准广告位；计算实际广告位与标准广告位的相似性，以最短距离找到实际广告位所属的标准广告位；

S13：提供一筛选和排序单元，以标准广告位分位数为依据设立上下限并计算各广告位的偏差，按偏差大小进行筛选和排序。

进一步地，在步骤S10中，具体包括：

在媒体网站上放置监控代码，捕获评估信息；然后，根据所获取的评估信息，构造一组广告位量化评估体系AdV，指标集I＝{I₁，I₂Λ，I_j，Λ，I_n}，I_j(1≤j≤n)，其中，n是评估指标的个数，ad.I_j是广告位在I_j指标下的数值。

进一步地，所述评估信息包括有广告位流量、点击量、点击单价、展示时间。

进一步地，在步骤S11中，包括有如下步骤：

设置一预处理单元，从监控系统生成的原始日志文件中提取评估信息，对数据进行清洗后存入存储单元；

设置一赋值单元，对存储于存储单元中的所有广告位评估信息数据赋于权重值。

进一步地，在步骤S12中，包括有如下步骤：

按行业划分广告位，以各行业广告位均值作为初始标准广告位，adc₁，adc₂，...，adc_k，其中，k为行业个数，而m是第i个广告位所属行业的广告位总数；

计算各个广告位到初始标准广告位adc_i的距离D＝{d₁，d₂，Λ，d_n}。

进一步地，在步骤S13，包括有如下步骤：

对最终的标准广告位分类计算各分类下的转化率分位数其中，代表第i类广告位的p分位数，ix＝[(m+1)×p]；λ＝(m+1)×p-ix，m为第i个广告位所属分类下广告的个数；