MIML-BP：基于BP神经网络的广告分户推送与营运规划

杨远林 王莉萍 王艺霏

摘  要：电视广告是地方电视台商业营运的主要业务之一，为了在价格合理的前提下获得最大化的利润，同时提升收视率、影响力和买方产品销售量，地方电视台要将电视频道用户进行分类并匹配推送相应类别的视频广告。而如何做到用户的匹配推送，并且设置合适的价格是电视台广告推送的两大难题。文章分别设计了神经网络模型和模糊综合评价决策模型解决了上述问题。实验结果表明，文章提出的方法取得不错的效果并且验证了模型的有效性。

关键词：BP神经网络;分类模型;模糊综合评价

中图分类号：TP18        文献标识码：A文章编号：2096-4706（2021）23-0021-04

MIML-BP： Advertising Household Push and Operation Planning Based on BP Neural Network

YANG Yuanlin， WANG Liping， WANG Yifei

（Southwest University， Beibei  400715， China）

Abstract： TV advertising is one of the main businesses of commercial operation of local TV stations. In order to maximize profits on the premise of reasonable price and improve audience rating， influence and sales volume of buyers products， local TV stations should make classification and matching push of video advertisements of corresponding categories to TV channel users. And how to achieve the users matching push and set the appropriate price are two big problems for the TV station advertising push. This paper designs neural network model and fuzzy comprehensive evaluation decision model respectively to solve the above problems. Experimental results show that the proposed method achieves good results and verifies the availability of the model.

Keywords： BP neural network; classification model; fuzzy comprehensive evaluation

0  引  言

電视广告是地方电视台商业营运的主要业务之一。假设广告视频由产品销售或制造商（下统称买方）负责制作并向电视台（下称卖方）竞买播放时段。假设广告播放时段分周期组织竞卖，当前周期组织完成下一个周期的竞价交易。

1  BP神经网络模型

1.1  问题分析

针对问题一，由于电视广告类型有多种，电视用户特征也多样，本文选用了可多输入和多输出的BP神经网络模型。对问卷调查收集来的数据进行预处理，建立BP神经网络;根据训练模型做到匹配推送。

BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。在前向传递中，输入信y从输入层经隐含层逐层处理，直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权重和阈值，从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出。……