【摘要】：廣告投放的效率問(wèn)題一直是廣告商/代理商們關(guān)注的焦點(diǎn)。從根本上說(shuō),決定廣告投放效率的是廣告的投放選擇策略。傳統(tǒng)的廣告投放沒(méi)有考慮到用戶的行為興趣特征,這給廣告投放的透明性和精準(zhǔn)性設(shè)置了障礙。隨著大規(guī)模數(shù)據(jù)的產(chǎn)生及人工智能技術(shù)的發(fā)展,個(gè)性化的精準(zhǔn)廣告投放已經(jīng)成為了網(wǎng)絡(luò)廣告發(fā)展的必然趨勢(shì)。個(gè)性化的精準(zhǔn)廣告投放系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)對(duì)增加廣告商/代理商的投資回報(bào)率,增加用戶點(diǎn)擊量及網(wǎng)站的利潤(rùn),推動(dòng)廣告投放領(lǐng)域產(chǎn)生根本的變革具有重大的意義。 本文首先對(duì)網(wǎng)絡(luò)廣告和個(gè)性化廣告的特點(diǎn)及發(fā)展進(jìn)行了研究,并結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘和智能推薦技術(shù)的相關(guān)理論,提出了以用戶瀏覽行為來(lái)提取用戶興趣特征的個(gè)性化精準(zhǔn)廣告營(yíng)銷(xiāo)算法。該算法根據(jù)用戶瀏覽廣告的行為記錄獲取用戶感興趣的廣告標(biāo)簽tag,以廣告標(biāo)簽為基本計(jì)量維度,使用TF-IDF加權(quán)的方法計(jì)算廣告標(biāo)簽的權(quán)重和用戶對(duì)標(biāo)簽的興趣度。并通過(guò)用戶興趣變化函數(shù)、轉(zhuǎn)化率等參數(shù)過(guò)濾修正用戶對(duì)tag的興趣度,從而建立廣告資源向量和用戶興趣愛(ài)好模型向量。 其次,本文對(duì)K-means算法進(jìn)行了改進(jìn),并使用改進(jìn)后的算法對(duì)有相似興趣愛(ài)好的用戶聚類(lèi)。在聚類(lèi)中心點(diǎn)的選擇上,采用遞推的方式,獲得相似興趣用戶簇集合的初始中心點(diǎn),從而提高聚類(lèi)結(jié)果的穩(wěn)定性。為了降低系統(tǒng)計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度,本文提出了基于map/reduce的并行計(jì)算方法來(lái)計(jì)算用戶興趣的相似性。 最后,本文以所提出的算法思想為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于標(biāo)簽的個(gè)性化精準(zhǔn)廣告營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)原型。本文詳細(xì)介紹了系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)流圖、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)以及相應(yīng)的功能模塊(廣告模塊、管理員模塊、受眾興趣分析等模塊)。并詳細(xì)闡述了并行化處理用戶興趣向量、并行化實(shí)現(xiàn)K-means聚類(lèi)用戶和消息隊(duì)列技術(shù)。目前本系統(tǒng)處于測(cè)試階段,測(cè)試結(jié)果表明該系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的廣告投放,解決了以往廣告投放定位不準(zhǔn)確、用戶興趣度低的問(wèn)題,提高了廣告的點(diǎn)擊率,滿足了精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的需求。
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2517066