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　　随着互联网的快速普及，网络广告的重要性日益显著。目前，网络广告是增长最快的媒体，其为互联网市场和用户创造了大量的直接和间接价值[1]。当前，个性化广告投放平台需要解决两个关键问题：一是如何嵌入与网页内容尽可能相关的广告，即投放的准确性问题；二是如何尽可能高效率地嵌入广告，即投放的高效性问题。广告投放的实时性决定了广告投放过程必须快速有效。然而，广告投放的准确性与高效性之间经常是相互矛盾的。已有的广告投放方法均难以在这两者之间取得较好的平衡[1]。

　　协同过滤技术主要依靠用户历史点击和用户偏好等行为数据上，算法较为简单，但是需要足够的用户个性化数据并能够合理识别用户，一旦数据不足，会极大影响算法的准确率[2]。基于上下文语义的方法，其主要依靠有效的内部语义知识库组织模型和准确高效的网页特征化方法，适用于用户信息匮乏或者有隐私保护的场景下，但是目前，准确率较高的算法往往较复杂，以至于效率较低；例如，关键字检索的匹配方法[3?4]能很好地保证广告投放的高效性，但难以保证其准确性；基于知库识的语义匹配方法[5?6]则相反，其准确性通常以牺牲效率为代价。

　　因此，在投放的准确性和高效性之间取得较好的平衡，设计一种既准且快的广告投放方法具有重要的科学意义及应用前景。本文结合基于协同过滤和基于语义分析的方法，在基于协同过滤方法的基础上，引入关键词扩展及其相关度的计算对系统进行补足，减弱冷启动问题并向用户提供更加精准的投放结果。

　　个性化信息推送技术是基于推荐技术发展而出现的一种新型服务技术。协同过滤是推荐系统中相当成功的一项技术，在协同过滤中，用户获得的推荐结果是系统从用户购买或点击行为等隐式方式中获取的，不需要用户寻找适合自己兴趣的信息。其核心在于根据相似度获得来自邻居的推荐[7]，对于基于用户的过滤来说，关键点在于相似邻居用户的选取以及相似度的计算。邻居用户之间相似度计算常见为余弦相似度，用户[u]和用户[v] 之间的相似性[sim（u，v）]由相似度公式可表示为：

　　语义分析是利用文本内部词汇的内在语义联系进行计算，主要思想是建立网页与广告匹配的相关性模型。在文献[5，8]中，网页与广告之间语义相似度的计算通常需要把文本表示成关键词向量的形式，然后利用语义知识库，如HowNet和WordNet等分析语义的关联图及相关性，以建立网页与广告文本的语义向量空间模型。

　　其中关键词抽取主要使用TF?IDF方法， TF?IDF的主要思想是：如果某个词或短语在文本中出现的频率TF高，并且在其他文本中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，其中TF是词频，表示词条在文本中出现的频率；IDF是反文档频率，表示一个词汇在文本集合中分布的度量。关键词[ti（lin）]在文档[Dj]中出现的次数为[TF（j，i），]IDF的计算公式为：

　　定义1 以[Dj]表示进行广告投放的网页文档集合中的某文档；[Ki]表示关键词；[n]为关键词的个数；[Wj，i]表示对应关键词在该网页中的权重；[EKi]表示[Ki]的扩展词。使用向量模型表示广告页面特征向量[Dj=（Wj，1，K1），][（Wj，2，K2），…，（Wj，i，Ki），…，（Wj，n，Kn），]由[n]个文本关键词组成数据集[Keyword=K1，K2，…，Ki，…，Kn；]一个关键词的扩展实例表示为[EK=EK1，EK2，…，EKi，…，EKn，]其中[EKi（lin）]为一个关键词的具体扩展词。

　　定义2 将“用户?网页?广告”三维模型记作User?web?Ad模型，它是一个三维的向量空间{user，web，ad}，每个维度分别用各自属性值组成的向量来表示。其中三者组成的一条记录称为偏好记录。偏好记录的集合叫做偏好数据集。在三维数据中，User为被推送广告的用户集合；web为User所浏览过的所有页面集合；Ad为待推荐给用户的所有广告集合。

　　本文考虑在广告投放中，通常对语义特征化利用知识库生成语义特征向量，充实广告的内容特征表示，然而候选广告的文本篇幅通常较短，即包含的关键字较少，单纯的特征提取不能很好地反映候选广告的语义特征。并且，准确度较高的语义特征化方法，如文献[5，8]等采用语义关联图的分析方法较为复杂，以至于效率较低。利用词汇扩展技术对原有的关键词集进行补充，能够提高广告投放的准确性。

　　词汇扩展是指通过同义词典查找关键词的同义词或近义词，对原有的关键词集进行补充。词汇扩展首先要提取网页和广告文本中的关键词，关键词提取采用TF?IDF方法，表示文档[Dj]中第[i]个关键词的权重，[m]表示每个文档中关键词的个数。

　　得到关键词以后对其进行同义词的扩展，扩展的方法是计算关键词与扩展词之间的相似度，如果相似度达到一定的阈值，说明两词是同义词。关键词语扩展词相似度的计算采用基于词语距离的同义词识别算法。基于词林的词语相似度计算的核心在于对词语中的义项进行统一编号，然后根据两个义项语义的距离来计算义项的相似度，进而得到词汇的相似度。

　　在同义词词典中词语距离是度量两词关系的重要指标，相似度的计算先要判断在同义词林中作为叶子节点的两个义项在哪一层的分支，即两个义项的编号是在哪一层有不同。在分支层乘以相应的系数以后，然后乘以调节参数[cosnπ180，]该调节参数的作用是把相似度限定在取值范围内。词语所在树的密度以及分支的多少会直接影响到义项的相似度，密度较大的义项其相似度的值会比密度小的相似度的值精确[9]。因此，再乘以一个控制参数[n-k+1n，]其中[n]表示两词所在同义词词典中分支层的分支数，[k]表示两个分支之间的距离。这样把原本计算出的只对应在几点的值细化，精确计算结果。

　　利用网页与广告的语义相似度数值就可以预测浏览当前页面的用户对该页面的偏好数据。利用偏好数据就可以构建当前页面下的“用户?广告”二维矩阵模型。这样，“用户?网页?广告”三维的向量空间模型简化为二维矩阵。最后，利用协同过滤算法进行分析，协同过滤算法可针对用户偏好数据进行个性化的信息推送，得到个性化的网页广告匹配结果。

　　（1） 利用TF?IDF公式分别统计当前网页与待投放广告集合中的关键词，并利用词典对关键词进行扩展。然后，计算该扩展词在本文档中的权值，扩展词的权值由扩展词与关键词的相似度以及关键词原始权值决定。

　　（2） 构造“用户?网页?广告”的三维模型，当用户浏览某目标网页时，计算网页扩展词与广告扩展词的相似度，并与扩展词的权重进行拟合抽取，得到网页与广告最终的相似度，将三维模型降维生成二维的“用户?广告”模型。

　　（3） 由协同过滤算法确定目标用户[u]的邻居用户，预测用户[u]对待投放广告集合的偏好，将偏好最大的TOP?N个广告推荐给目标用户[u，]实现个性化的广告匹配。

　　实验收集某门户网站某段时间广告的点击数据，为了减小稀疏度，从所有用户数据中选取点击广告较多的1 000名用户，其共在7 486个网页页面上具有点击广告行为，对应的广告有3 539条。用户点击广告即代表有兴趣，记录网页页面的ID和与之对应被点击广告的ID，就可将这1 000个用户的偏好数据作为数据集。在实验中，将1 000名用户分为10组，每组100名，起始先对100名用户数据进行分析，然后逐次递增至1 000。由于协同过滤方法依靠的是用户的历史数据，所以逐步增加用户数量便于观察用户数量对算法性能的影响情况。

　　每组实验将80%的用户的偏好数据作为训练集，20%作为测试集。例如，第一组的100名用户中涉及738个页面，对应356条广告。取80名用户的偏好数据作为训练集，涉及565个页面，对应262条广告；其他20名用户的偏好数据作为测试集，涉及173个页面，对应94条广告。

　　本实验采用平均准确率MAP，召回率Recall以及平均匹配时间作为评测标准。MAP通过计算测试集中预测的用户点击情况与实际数据的点击情况进行评测，在实验中，如果系统匹配的结果与测试集中的结果相符，则认为投放结果准确。因此在测试机中，MAP为被准确投放广告的页面数量与测试集中的广告页面总数的比值。

　　召回率也叫查全率，可以表示为正确匹配的对象与样本集中所有相关对象的比值。在该实验中，召回率为测试机中被选中的广告数量与测试集中的广告页面总数的比值。

　　平均匹配时间反映投放广告时对系统反应时间的影响，因而能够反映出算法的效率。不考虑预处理的时间，如网页和广告数据的抓取，考虑分词，词汇扩展以及扩展词的权重计算等。

　　实验对比传统协同过滤（CF），无位置偏见矩阵分解协同过滤算法（NPBCF）[2]，基于向量空间模型的中文文本相似度方法（CN?SIM）[5]，NPBCF是CF的改进方法，将页面和广告的特征融入矩阵分解中，更好地解决了数据稀疏性问题。CN?SIM采用提取文本特征分析语义关联的方法，对文本进行深度分析。

　　实验统计四种方法的MAP与召回率如图1，图2所示。通过MAP及召回率可得出算法的准确度情况。由图1，图2可得出，采用文本特征分析语义关联的CN?SIM方法准确度较高。由于协同过滤存在冷启动的问题，初始用户较少匹配结果较差，但随着用户数量的增加，准确率不断提高。本文设计的CFKE算法初始准确率与CN?SIM有较大差距，当用户增加至1 000名时，准确度与CN?SIM算法较接近。实验结果表明，本文设计的CFKE方法准确度比CF和NPBCF方法高。

　　实验统计的平均匹配时间如图3所示。从图3中可以看出，由于页面与广告规模不断增大，系统所需的查找时间相应增加，CN?SIM方法消耗的时间成倍增加，即效率急剧下降。但是相比之下，本文设计的CFKE算法匹配时间的增长率不大。

　　总体来看，采用提取文本特征分析语义关联的CN?SIM方法虽然准确度比本文设计的CFKE算法要高，但是随着用户数量的增加，效率会急剧下降，因而应用于大规模的系统中响应能力较差。传统的CF算法及其改进的NPBCF算法虽然效率比CFKE算法略高，但是准确率较低。综合来看，本文设计的CFKE算法在较高准确率的同时，具有较好的响应能力。

　　本文在协同过滤和语义分析方法相关研究的基础上，针对传统推荐方法难以应对数据稀疏的冷启动问题，以及上下文语义分析运行效率较低的特点，提出一种基于协同过滤与语义分析的结合个性化网络广告投放方法。该方法在基于协同过滤方法的基础上，引入关键词扩展及其相关度的计算，使该算法不仅具有较高的准确度，同时具有较好的系统响应能力，从而提高了投放的质量和用户的体验。

　　[1] 宋乐怡，宫学庆，张蓉，等.在线广告投放系统及技术的演变[J].华东师范大学学报（自然科学版），2013（3）：106?117.

　　[2] 霍晓骏.基于协同过滤的广告推荐研究[D].上海：华东师范大学，2014：70?77.

　　[5] 陈飞宏.基于向量空间模型的中文文本相似度算法研究[D].成都：电子科技大学，2011：65?78.

　　[7] 史玉珍，郑浩.基于协同过滤技术的个性化推荐系统研究[J].电子设计工程，2012，20（11）：41?44.

　　[8] 唐果.基于语义领域向量空间模型的文本相似度计算[D].昆明：云南大学，2013：55?62.

　　[9] 田久乐，赵蔚.基于同义词词林的词语相似度计算方法[J].吉林大学学报（信息科学版），2010，28（6）：602?608.

　　语言是人类交流思想的工具，是传达意义的媒介。各个学科门类、各种艺术及设计门类都有自己的语言表达方式。如视觉语言、形体语言、机器语言等，又如文学的语言包括语音、文法、修辞等层面，建筑的语言包括体积、空间和环境等层面。但视觉语言有其自身本质的特性，它不同于其他语言形式。我们之所以借助语言来称谓和分析，是因为可以以语言的元素、词汇、法则进行视觉形式的结构扫描和层次分析，以认识具有特别价值的视觉表达技巧和交流手段。

　　网络广告视觉形式借助语言学的方法，可以分为语素、词汇与语法三个层面。语素是视觉世界的最基本的元素：词汇是语素的组合方法和表达方法；语法是造句的规则。视觉的语素、词汇和语法构成了视觉语言系统。

　　“视觉语言”这一名词源于英文“Lan-guage of Vision”，而“视觉语言”这一概念，早在20世纪20年代的包豪斯(建筑设计学校)时期就开始形成。美国麻省理工学院的克宾斯教授以视觉传达的观念探讨视觉元素，并对形态和色彩进行了大量系统的研究，使人们对视觉机制有了进一步的认识。他在这些研究活动的基础上，于1944年完成了《视觉语言》一书，使“Language of Vision’这一词汇在设计文化领域正式确立起来。

　　而“视觉语言”一词真正广泛见诸于设计类刊物及词典上，还是近几十年艺术与科技飞速发展时代的事，它一般被学术界定于形象思维的范畴，限定在艺术造型中的审美领域。假如要我们给视觉语言做一个浅易的解释，那就是视觉语言(视觉形象语言)其实源于科学的造型理论，在造型艺术领域，这种可以传达情感、理念和信息的形象以及由图形、色彩等因素所构成的视觉样式。视觉语言属于无声的语言，但是它包括的范围却很广，它是国际性的语言，无国籍之分，属于“观念的语言”。当人们用声音语言不能了解和沟通的时候，常常可以借助视觉语言立刻会意。视觉语言与其他各种感知语言相同，也是作用于人知觉的客观存在，是由视觉形式存在的符号与符号系统来传递特定的信息内容。

　　视觉要素是视觉语言的“基本词汇”，是视觉传达的“基本单位”。视觉符号是指相对于语言符号的点、线、面、色彩等视觉性记号。和其他语言一样，广告视觉语言的语法和句法也是在视觉交流和沟通的长期实践中逐渐形成的规律。网络广告视觉语言基本词汇、语法和句法和其他用来交流信息的语言一样，来源于人类的日常生活、社会活动，来源于视觉艺术和视觉交流活动。而且随着人类物质生活和精神生活的进步和变化，视觉语言也在不断进步和发展。

　　瑞士语言学家索绪尔指出“语言是一种表达观念的符号系统……”，在这里，我们把网络广告视觉要素作为一种语言，不仅仅是因为它具有明显的符号属性，重要的是从符号学角度来解释和分析网络广告视觉语言要素，有助于网络广告设计方法的发展。

　　人类所创造的各种语言，都是运用符号体系来表达思想的。日本语言学家池上嘉彦说：“当某事物作为另一事物的替代而代表另一事物时，它的功能称为符号功能。承担这种功能的事物被称为‘符号’。”简而言之，符号的功能就是替代，给予某种事物以某种意义，又从某种事物中提炼某种意义。人们用不同的符号如词语、声音、图形等来思想，来传达信息。非语言传达，即视觉传达是利用形象和色彩这些视觉元素，通过一定的法则和约定俗成的形式进行组合，刨造了独特的视觉语言。网络广告视觉传播就是创造性地、艺术地运用这些视觉符号和符号系统来构成网络广告视觉语言，用来传达信息。

　　利用符号学的理论来解释和指导网络广告视觉语言的设计，对设计师来说主要有两个问题需要解决：一是如何运用恰当的符号形式来表达一个主题信息，二是怎样用符号学理论来分析网络广告视觉语言。

　　视觉语言的简明性、刺激性。网络广告设计与其他视觉艺术相比有着自己鲜明的特点，它不像绘画那样具有独立性，而是依附或从属于某一商品或某一观念的网络信息的传达，人们在网络广告前停留的时间往往很短暂，这就要求网络广告必须在几秒内用视觉语言把设计信息传达出去，如两幅广告在其他条件相同时，光度对比强，色彩鲜艳，其刺激程度就强，这样也会相应地吸引消费者更多的注意力。因此，简明性、刺激性就成了平面设计中视觉语言的主要特征。

　　视觉语言的生动性、交互性。生动优美的语言比一般的语言更能打动人心，同样，运用生动的、交互性的视觉语言对网络广告来说更能够起到突出设计主题，传达设计信息的作用。在网络广告中运用生动的、交互性的、动态的视觉语言进行设计表达的作品是很容易被受众理解和接受的。如在丰田汽车的网络广告设计图中，页面中心的汽车图片位置是用来新作品的，图片上的汽车是可360。转动的动画，有效地吸引了受众的注意力。

　　网络广告视觉语言的“说服”功能。对网络广告进行设计就是要综合利用各种表现手法和技术手段创造具有“说服性”的视觉形象和环境氛围。设计的目的应是使网络广告中的各要素成为“无语”的推销者，让受众在无需过多解释的情况下通过视觉强化对所传达信息的信赖。

　　视觉传达是具有双向性的信息交流方式，传达的功能性与目的性要求传达与接受的互动构成。而网络广告强调“互动性”和“双向性”。通过传者与受者之间的双向互动实现信息的传达和信息的反馈。在这种状态下，受众与各视觉要素之间、受众与受众之间都是一种开放的双向性的交流。但它们之间并不矛盾，因为在某种程度上来说，说服是一种艺术，作为视觉说服，它应首先创造出具有艺术感染力且蕴涵丰富信息和意义的视觉形象，从而通过这种直觉的物态形式去感染、打动和说服观众。

　　视觉比其他感觉器官都要发达，并且与外界的大量信息有关，人从环境中所接受到的信息大部分是通过视觉和听觉获得的，其中视觉可以得到听觉的千倍以上的信息。在网络广告设计中的信息传播也是从受众的视觉开始的，对设计作品来说，牵住受众的视线是个起码的要求，否则设计信息的传播就谈不上。

　　一件优秀的网络广告设计作品总是能形成和传递大量的有效信息，在这个传递过程中，选择恰当的视觉语言能加强信息传递的有效性，因此合理地运用视觉语言对于网络广告信息的有效传递具有积极的意义。

　　现如今是一个广告的时代，以前讲究的是“酒香不怕巷子深”，但是现在的社会现状就是“酒香也怕巷子深”，所以商品的推广离不开广告宣传。琳琅满目的广告形式逐渐引导着人们的消费方式，例如网络广告、明星代言、杂志报纸等等。成功的广告创意在于利用极少的成本树立极强的品牌效应，为公司创造最大的经济收益，广告情感创意就是广告设计者最常采用的表现形式，然而事实也证明，情感创意最能触动消费者心弦，从而引导消费者实现最终的购买行为。

　　被誉为“现代营销学之父”的菲利普・科特勒在他的市场营销管理（下册）中这样说道：人们的消费行为可以分为三个阶段：第一阶段是商品的量的消费，它是促进消费时最初级的形式；第二阶段是质的消费阶段，它是一种高一级的消费方式；第三阶段就是情感消费阶层，这是一种高要求的消费方式，它最难创造，但是一旦创造了这个消费形式，那么他创造的经济价值是不可估量的。因此，消费者对一个品牌的认知、认识、认可及最后的购买过程实质是一个情感不断变化的过程，如果一个品牌的广告创意引起了消费者的某种情感共鸣，那么它就成功了一半。

　　广告情感设计是指广告的内容以感情情感为主线，通过人类共通的感情来打动消费者。下面就举一个典型的例子来说明情感广告设计的必要性以及它的成功之处。我们都知道，每到春节各大品牌就会举行一场广告大战，很多商家都使出浑身解数争先作广告策划。而央视标王会花落谁家成了全国人民关注的焦点。2012年春节前夕，由百事可乐携手纯果乐、乐事薯片推出了“把乐带回家”的微电影，联手许多大牌明星演绎了一段回家过年的故事。事实证明，百事可乐公司的这种广告形式非常成功，引起了许多人的共鸣。这则广告播出以后，许多人受广告的感染，纷纷表示一定要回家过年。针对我国现代社会中回家过年的传统渐渐变得淡薄的现象，百事可乐的“把乐带回家”讲述了一个感人至深的故事，唤醒人们心灵深处的亲情，呼吁人们再忙也要回家过年，也表达了全天下父母的共同心声，那就是孩子是他们最大的快乐，是父母最深得牵挂，有孩子的地方才是家。这则广告包含了浓浓的温情，体现了家庭团聚的快乐和温暖。这则广告似乎已经超越了广告的本质，脱离了浓浓的商业气息，而是运用一个家庭故事非常自然的与产品联系起来。情感创意是广告设计最有力的武器，在广告发展的历史上，情感广告一定会挥上浓墨重彩的一笔，独领，独占鳌头。

　　创意是广告的灵魂，情感是人类的灵魂，如何将两者有机的结合在一起产生灵魂的碰撞、交融，最后产生巨大的品牌效应，这是我们广告设计者首先要面临的问题。

　　凡是宣扬一种积极进取、乐观向上的积极人生态度都符合大众审美的观念，例如创业拼搏、高尚道德、好人好事、高贵气质都是情感广告创意的源泉。例如运动品牌的广告：李宁的广告词是“一切皆有可能”、361°的广告词是“永不止步”、贵人鸟的广告词是“运动快乐”等等，这些广告都宣扬一种积极进取的人生观，激励人们不断的拼搏，所以这些品牌不仅是在出售一种商品，也在引导人们形成正确的人生观，这才是广告的线、从表现手法的角度展现情感的主题

　　文学和艺术是相通的，我们可以将文学中的修辞手法运用到广告设计当中，常见的有押韵、双关、比喻等等，此外，我们还可以创造一些幽默、诙谐、感人的故事来增强广告的生动性和吸引力。

　　第一、故事型。“把乐带回家”就是一则故事性很强的成功的广告，还有雕牌洗衣粉《下岗篇》那则广告也非常成功，是10年前情感广告设计的典型。讲述的是这样一个故事：妈妈找工作碰壁回到家，孩子洗了好多衣服晾在竹竿上，累得睡着了，给妈妈留了条，写着“妈妈，我能帮你干活了！”。还有一个儿子为妈妈打洗脚水的广告，这两则广告画面温情脉脉，打动了全国的人民群众，也是这则广告产生的效益使雕牌在日益激烈的日化品竞争中立于不败之地。

　　第二、巧用双关的表现手法。例如联想公司的广告语“人类如果失去了联想，世界将会怎样？”、奔腾“给电脑一颗奔腾的芯（心）”、桂龙药业“咳（刻）不容缓，请用桂龙”、特步运动鞋“特步，非（飞）一般的感觉！”、某写字楼的广告语“最‘家’办公室”、美的广告语“原来生活可以更美的”，双关手法的运用让人听后会心一笑，在开怀惬意中欣然接受。

　　第三、明星代言。明星代言近些年在广告行业发展非常迅速，明星的力量我们不能忽视，如果能将明星与商品主题完美的结合，不失为一种简单有效的广告形式。因出演2009年张艺谋导演的《山楂树之恋》而大红大紫的男女主角周冬雨和窦骁，他们总是以清新淡雅、温馨甜蜜的形象示人，广告商抓住他们的这一特点，所以让他们代言了天喔蜂蜜柚子茶的广告。我认为，明星代言只有运用得当，才能转化为销售力，带来销量。反之，定位不符、操作不当，则会产生负面的作用，得不偿失。

　　第四、广告音乐的运用。例如李连杰的《步步高》世间自有公道，付出总有回报，得到不如做到，要做就做最好，步步高。还有的《》早已是脍炙人口，耳熟能详，伴随美妙的音乐，品牌也红遍大江南北。

　　严格地讲，电脑只能执行特定的指令，即电脑程序可接受的或可执行的外部输入。电脑处理信息过程就是在执行人给予它的外部输入指令或给定程序中的指令。

　　广告监测中应用的计算机自动识别广告和判别违规技术依赖于多媒体检索技术的发展。这项技术从20世纪90年代初开始研究，通过对文本、图像、视频、音频内容进行分析，抽取特征，利用这些特征建立索引库并进行检索。目前该项技术在许多领域取得突破性进展，并进入应用阶段，比如手写体汉字识别、指纹识别、面貌识别、关键字词搜索、光学制导等等，其共同的技术原理，就是必须先由人工建立被识别对象的样本库，然后识别程序再根据设定好的识别标准和特征值进行比对。因此不难理解目前为什么在电视、广播和网络广告监测中计算机程序只能实现广告的自动识别而无法自动识别违法广告。

　　电视是视频、音频信号，广播是音频信号，要对电视广播广告进行计算机自动监测首先要将视频、音频信号转成数字信号。目前被广泛利用MPEG系列媒体压缩标准将视频、音频图像及伴音编码压缩。然后再提取视频、音频的特征进行检索对比。

　　以提取音频特征检索电视广告为例。电视广告和电视新闻一样，采用的是同一种音频格式，监测程序判别广告和节目是寻找广告和节目在音频信号上的强弱等区别特征。技术人员在程序中设定信号区别特征的取值，将符合一定范围值的定为广告，超出一定范围值的定为节目，电脑程序正是根据这个设定标准找出广告提示给监测人员，但当广告样本与节目的特征值接近时，程序就会误认为是节目，出现误检。因此提供适合于识别标准的信号是进行电视广告监测的基础，

　　然而我们希望电脑程序不仅监测出广告，还应该自动识别出违法广告。但是目前的视频检索或音频检索技术，还是基于视觉或听觉感知特征相似度比较的检索，无法自动识别违法广告。我们虽然设定了一些违法图像。违法词语。但由于视频流特点。截取某违法内容的同时也把非违法因素(如背景音，背景画面)截取下来。程序就无法判定出这两条广告具有相同的违法内容。

　　总之，现有的音频、视频识别技术还不能使电脑具有人脑的逻辑思维和综合判断能力，无法根据内容传递出的含义去做判断，而只能根据设定好的特征值去做识别，而违法广告的判定恰恰是要根据广告内容所表达的含义去做判定。因此电视广播违法广告的识别，实际就是广告的识别，先由人工将某一广告认定为违法，记录其信息，然后程序根据这条广告的音频、视频值去做对比，找出一样特征值的内容，作自动累加次数，该违法广告的信息实际是第一次人工认定该违法广告时登记的信息，机器完成的是音视频特征值的功能，从而实现在有样本库对比的情况下，自动实现合法广告和违法广告的识别，在特征值明显的情况下，识别率应可以达到90％。

　　网络广告分为图形广告和文字链广告。图形广告根据网页广告与消息的外在特征来设定采集和识别标准。网页上以flash、gif、jpeg等格式出现的80％是广告内容，还有特定的网络地址名(URL地址)和其他特征因素，技术人员就将这些特征作为识别标准，凡是符合这些特征的就认定为是广告。但这一标准，是技术人员经过对网页上新闻和广告的制作方法和表现方式进行分析后得出的判断，一旦有新的网络广告形式出现，技术人员就必须将这一新的形式加到广告的识别标准中，程序才能将这种新形式的广告识别出来。一旦有某条新闻符合判定特征标准出现在网页上，程序就会把它认定为广告，从而出现误检。

　　网络文字链广告正好与图形广告相反，网页上新闻和各类文章大都是以文字格式制作。从形式上看，二者的制作方式和存储格式没有区别，要区分一个文字内容是广告还是新闻，只有人工点击浏览后才能确定。在数量上，因为二者的外在特征没有可区分的标准，网页消息与广告无法分出比重。有观点认为，可以规定所有网络广告时，添加广告电子标记，程序可以根据这个电子标记进行检索。但是网络广告者是否都按规定添加电子标记，势必要予以检查，增加监督成本。

　　图形违规广告的判别与电视广告违规判别的方式一样，目前基于多媒体检索技术在网页图像搜索引擎应用中还不成熟，更无法实现语言含义的识别，需要监测人员人工确定违法广告后，程序进行广告网络地址去重，从而达到违法广告的识别。

　　首先，报纸杂志广告电子格式的采集有主动采集和被动采集。主动采集是指监测人员通过扫描或拍照将广告输入电脑，这种方式需要耗费大量的人力，做大量基础数据的录入工作，但能最大限度地保证广告的准确性。被动采集是指由被监测媒体报送电子版的广告或者由第三方负责采集广告，然后将采集好的广告素材提交给监测部门。被动采集方式可以减少广告录入工作量，减少人力投入，但无法保证监测时效性，要在广告3天后才能将广告素材提交给监测部门，仍会出现漏报错报，无法保证广告的准确性。

　　两种采集方式各有利弊，采用哪种方式，首先要考虑数据的准确性。不仅广告数量要准确，媒体数量要达到一定规模，才能对某一地区广告市场的发展现状作出准确的分析和判断，才能为广告监管工作提供切实有效的数据指导。其次要考虑数据的时效性。广告监测与商业监测最大的不同就是要及时发现违法广告，根据违法广告的发展变化及时采取和调整广告监管措施，综合两方面因素考虑，平面广告监测应该采用主动采集方式。

　　在采用哪种采集方式上，还有一个广告去重和违规广告自动识别问题。先说广告去重。平面广告被采集登记后保存成图片格式，通过对图像的颜色、形状、纹理、轮廓等特征进行自动提取，并与样本库中的图像进行相似度匹配。由于平面广告图片中所包含的信息分散，且变化无穷，像素的多少、色彩、图案、字形、设计版式等都会对识别的准确率产生影响，因而其识别准确率超不过50％，并且程序进行去重需要的时间也很长，影响

　　再说违规广告自动识别。广告去重达不到理想目标，平面广告是否可以通过关键字词、违规图形进行违规识别呢?在四类广告监测中，目前在这一方面有所突破的就是平面广告。它的基础原理是多媒体检索技术中的文本识别(关键字词)检索技术，然而此项技术目前仍然无法实现智能化。这就导致电脑程序可以根据已设定好的违规字词，将平面广告中相同的字词挑出来并进行标注，但是被标注的字词是否违法，仍然需要监测人员进行判断。

　　文字识别程序是根据已有的关键字词库进行识别，因而不断充实关键字词库。新的违规字词不断出现，关键字词库永远赶不上违规字词的变化。充实关键字词库需要工作人员随时将新出现的违规字词录入，这就产生了一种滑稽现象，本想通过违规字词库识别出违法广告，提高监测工作效率，减少人工成本，但充实关键字词库和等待机器运行识别程序的时间占据了真正判别违法广告的时间，反而降低了工作效率。

　　文本识别技术是计算机识别技术上的一大突破，但目前更适合对字形进行对比，对于广告违规判别还有待语义识别技术的成熟。

　　目前许多省市正筹备建立广告监测机构，考虑如何扩大监测范围。通过上述分析，笔者认为在目前的技术水平下，应该区分不同地区、不同媒体，采用不同的监测方式和监测范围。

　　电视和广播广告：电视和广播媒体广告量大。重复率高，基于目前音视频检索去重的技术可以较大程度解决采集和识别问题，比用录像机录制提高了工作效率，就可以在采用集中一个部门监测的方式，但要考虑信号接收的区域和质量，否则影响计算机的识别效果。有的省局对电视广告采用远程监测，将地、市一级的电视广告由地方分局进行采集，然后汇总到省局进行集中违规判定，这涉及到广告信息网络传输的问题，需要网络宽带的支持，甚至需要专业的信号接收设备。

　　网络广告：网络广告量大，但重复率低于电视广播广告。网络图形广告检索去重率可以达到80％，但不能只监测图形广告而不监测文字链广告。根据监测中心抽查的结果显示，图形广告违法率不足1％，文字链接广告违法率达到20％以上。目前文字链广告只能用人工浏览网页方式采集，工作量非常大。截至目前。北京市备案的经营有3565家，新浪、搜狐网站每天图形广告约为200条次左右，搜狐网共有50余个频道，文字链广告在一个频道主页就近100条，一个网站有多少文字链广告无法统计。如果所有频道的文字链广告都监测，一个工作人员监测像搜狐这样的网站1天只能监测到一半频道的内容，而且监测到几级链接为止。法律规定也是个空白。

　　此外，当人工监测到违法广告后，如何保存网页证据也是一个难题。网页是各种信息组合成的一张“虚拟”图，网络广告和网页上的其他内容是分别投放在网页不同位置，没有固化的载体。网络图形广告根据特定地址抓取，采集程序只能抓取到广告，而无法将该广告内容同时抓取。而网页内容更新频繁，网页层层链链，又使一条网络广告一天内可能同时存在数个网页中。如果违法广告所在的网页不是网站首页的话，其网页内容并不包含网站的标题或名称等，如果采用保存或打印网页的方式。网页会出现内容丢失、页面不完整甚至一些网站出于安全或技术方面考虑会将网页锁死，禁止下载而无法保存或打印。

　　由于网络广告数量大，且有超过传统媒体的发展趋势，无法全部自动采集广告，因此笔者认为，如果一个地区网站数量少，可以采用集中监测的方式，如果一个地区网站数量多，广告量大，则需要采用分散且抽查监测的方式。

　　平面广告：平面广告的特点是广告量相对较小，广告重复率也低。但是由于目前计算机技术还不能实现对平面广告内容的自动检索，无法实现去重和自动违规识别，因此要采用人工监测方式。是采用集中监测还是分散监测，就要综合考虑被监测媒体的数量、广告量、监测时间、人员投入等因素来决定。如果监测媒体数量少、广告量也不大，可以采用集中监测方式。而像北京市，现有平面媒体2179家，广告量大，只能采用分散监测方式。

　　随着市场经济的不断发展，广告媒体形式呈现多样化趋势。面对层出不穷的广告载体，要将新的广告形式纳入监测范围需要采用先进的监测技术，但更重要的是实施监测机构主动监测的监管方式。我国社会主义市场经济还处于初级阶段，各种经济运行规则还不完善，遵守规则还没有完全变们的自觉行动。市场主体需要外在监督，因此有这种主动监测的监管方式，便是市场经济从初级阶段向成熟阶段过渡的产物。

　　首先，一个规范有序的市场经济环境，既要靠健全完备的法律体系作保障，也要靠周密有效的监督机制来维护。作为监管部门，追求的目标绝不仅是技术，更重要的任务是制定规则。执行规则，严厉打击违反规则行为，建立公平竞争的经济环境。采用广告监测技术是实施规则的一种辅助手段。市场的变化是无穷的，广告形式也是层出不穷的，单靠扩大监测范围发现和解决问题的监管方法，虽然对规范广告经营行为会起到积极作用，但不如市场主体自觉按照市场规则进行经营活动更能解决根本问题。因此，完善法律法规，加大查处违法广告力度，增加违法成本，使市场主体的守法经营意识变为一种自觉行为，违法广告自然就会减少。

　　模因论是基于达尔文进化论观点解释文化进化规律的新理论。它借用于生物进化模式探讨模因的复制、传播和进化，对事物之间的普遍联系以及文化中出现的诸多一脉相承的相似现象进行诠释。

　　模因（meme）一词最早是由英国牛津大学著名动物学家和行为生态学家Richard Dawkins（1976）在科普著作The Selfish Gene一书中提出的。meme一词源于希腊词meme，意指被模仿的东西。模因是文化传递单位，或者说是文化复制因子，它的核心是模仿。

　　在Dawkins首次提出模因概念之后，随之而产生的模因理论是给予达尔文进化论的观点解释文化进化规律的一种新理论。成功的广告语也是通过模仿、复制而传播的语言模因，也体现出了文化进化的规律。

　　广告也是一种文化传播活动，模因具有传染性，这就使它与广告之间建立了一种天然的联系。虽然语言模因可以用来设计广告，但并不是所有的语言模因都能设计成功的广告，成为很强势的广告语言模因，这与模因复制和传播的生命周期有关。1998年，Francis Heylighen曾发表文章探讨了模因在复制和传播过程中所要经历的四个阶段。

　　传播：模因传播需要载体或媒介，这些载体或媒介应该具有很强的稳定性，一面表达的内容或信息在传递的过程中流失、失线.俄语广告语言中的模因

　　模因的复制和传播有许多的途径，从模因理论的角度分析，何自然将语言模因的复制和传播分为两种，即：内容相同形式各异的基因型和形式相同内容各异的表现型。在此基础上，陈林霞也将广告语言模因分成基因型和表现型两种类型。

　　3.1基因型俄语广告语言模因。基因型俄语广告语言模因是指，完全照搬俄语中固有的熟语、名人名言、格言警句、诗词歌赋等作为广告语言模因的现象。整个广告语就是原有的通俗用于本身，既没有改变固定的语言成分，也没有参杂任何其他语言成分。基因型俄语广告语言模因在形式和内容上都不发生任何改变，当然，有的广告语言模因的所指有时会发生变化，但是正是借助了喻义的变化才收到了不同凡响的广告效果。

　　这是一家旅游公司的广告。这句话最早出现在意大利作家阿尔盖罗基的作品中，他写到：彼得堡是俄罗斯通向欧洲的窗口，译成俄语为：Санкт-Петербург - окно в Европу。在普希金的长诗《青铜骑士》中也出现过这句话。

　　由此可见，基因型的俄语广告语言模因的广告设计将其使用得切题切意、运用恰当的话，就能获得意想不到的广告语言魅力。

　　3.2表现型俄语广告语言模因。表现型的俄语广告语言模因是指形式相同而内容却发生了不同的变化的模因类型。将俄语中的熟语、名言警句、诗词歌赋、标语口号等人们非常熟悉的语言艺术形式作为广告语言模因，它们具有很广泛的受众群体，随着时代的进步、社会经济和的高速发展，这些广告语言模因的内容有时有些过时，不能满足当今社会对广告宣传效果的需要。因此，要适当地在内容上进行变动，使之具有时代性。表现型的俄语广告语言模因就是广告设计者根须广告的内容和广告目的的需要对原有的语言信息进行适当的变动，从而设计出精妙绝伦的广告语。

　　Быстрее！ Выше！ Сильнее！（更快！更高！更强！）这句体育口号大家耳熟能详。因此，这一响亮的口号成为广告设计者争相使用的广告语言模因。如：

　　意味更多！更好！更便宜！，这是一家新开业的商场的广告词，广告语指出该商场的商品种类繁多、质量好、价格便宜，对消费者极具吸引力。

　　这是推销一款上市打印机的广告，意味更清晰！更快捷！更美观！，几个字便概括了打字机的有点，无形中对消费者有劝导意义，使其做出购买行动。

　　带有强势模因的广告语言，会让消费者更加记住，更加吸引他们的兴趣了解模因的基因型和表现型以及其复制、传播方式，可以为我们打造强势模因广告语提供帮助。