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精确的点击预测是赞助搜索系统中的关键组成部分之一。先前的研究通常利用两种主要信息来进行点击预测，即，表示广告和查询之间的相似性的相关性信息和表示用户先前对广告的偏好的历史点击信息。这些现有的作品主要着眼于根据用户寻求的内容（即相关性信息）和用户选择的点击方式（历来的浏览信息）来解释广告点击。但是，很少有人试图了解用户为何点击广告。在本文中，我们旨在回答这个``为什么''的问题。我们认为，用户点击那些可以说服他们采取进一步行动的广告，而关键因素是这些广告是否可以触发用户内心的渴望。我们在商业搜索引擎上的数据分析表明，特定的文本模式（例如“官方网站”，“ $ x％$折扣”和“ $ x $天的保证收益”）在以下方面非常有效触发用户的需求，从而导致点击率（CTR）产生巨大差异。这些观察促使我们系统地模拟用户的心理需求，以便对广告点击进行准确的预测。为此，我们建议根据马斯洛的欲望理论在赞助者搜索中对用户的心理欲望进行建模，该理论将心理欲望分为五个级别，每个级别都由一组从广告文字中自动提取的文本模式表示。然后，根据我们对心理需求的定义，为广告和用户构建新颖的功能，并将其纳入点击预测的学习框架。对来自商业搜索引擎的点击后日志进行的大规模评估表明，对于具有丰富历史数据的广告和具有罕见历史数据的广告，此方法都可以大大提高点击预测的准确性。进一步的分析表明，特定的模式组合对于提高点击率特别有效，这为广告客户改善广告文字描述提供了很好的指导。