● 摘要
曾经在二十世纪还算作科学幻想的互联网时代已然来临, 随之而来的是搜索引擎的蓬勃发展，它俨然成为了所有人互联网生活必不可少的一部分，所以搜索引擎广告的相应发展可以说是必然的结果。调研国内外相关研究后发现，大部分的竞价广告优化方案是针对广告关键词展开的，忽略了广告创意质量对用户点击的影响，本文拟在结合国内外研究基础上，在市场最大的也是最受关注的医疗广告领域，对“广告创意质量度与网民点击率的关系”这一课题进行深入的研究。具体地，研究内容如下：
依据医疗行业先验知识抽取广告创意特征，通过信息增益和卡方检验选择特征，并对特征进行归一化。实现对医疗竞价广告的特征分析和点击率计算模型研究，准备满足要求的数据样本，以便能够从足够的数据样本中抽取出准确的广告特征。调研多种特征选择方法，对通过先验知识得出的全部特征进行验证，并将两种验证方法的结果综合考虑，得到最终选择后的特征集合。
选择LR模型和OWL-QN算法进行模型训练。在样本准备充分和特征选择完成的情况下，接下来要做的就是模型训练。针对模型训练的方法进行了一系列讨论，最终在模型训练实现上应用了百度公司的分布式训练平台，这样有助于加快训练速度，但是具体应用的算法理论仍旧需要了解。
模型优化。讨论针对已经训练好的模型，调整C值解决模型的欠拟合和过拟合问题。
开发广告创意质量评价和优化建议工具。利用最终得出的模型，开发对应的优化工具，支持对输入广告创意的评分分析，并且能够给出优化建议。并通过实际使用，确认了工具的有效性。