网络广告推荐算法的研究与应用
互联网多维上下文广告推荐技术的研究
互联网多维上下文广告推荐技术的研究
陆济湘;何云丽;缪平
【期刊名称】《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》
【年(卷),期】2013(035)004
【摘要】上下文广告是将与网页内容相关的广告放置在网页上的一种广告投放模式,在传统的关键词匹配技术基础上,结合应用环境,如博客,提出了一种结合用户情感分析的多维广告推送方法.情感分析能从博文内容分析中得到该内容对提及事物的态度,基于此,推送系统能对待推送的主题相关广告进行适当的调整,从而达到较好的推广效果.
【总页数】4页(P543-546)
【作者】陆济湘;何云丽;缪平
【作者单位】武汉理工大学理学院,湖北武汉430070;武汉理工大学理学院,湖北武汉430070;武汉理工大学理学院,湖北武汉430070
【正文语种】中文
【中图分类】O29
【相关文献】
1.基于weight-pooling词向量的上下文广告推荐算法 [J], 杨长春;王俊;袁敏;雷晨阳
2.基于联合概率矩阵分解的上下文广告推荐算法∗ [J], 涂丹丹; 舒承椿; 余海燕
3.基于联合概率矩阵分解的上下文广告推荐算法 [J], 涂丹丹; 舒承椿; 余海燕
4.基于多维度上下文和双聚类的个性化推荐算法 [J], 李彤岩;蒲江岚
5.基于多维上下文感知图嵌入模型的兴趣点推荐 [J], 陈劲松;孟祥武;纪威宇;张玉洁
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京东商城网络广告策略分析
京东商城网络广告策略分析1. 引言1.1 研究背景随着互联网的普及和电子商务的迅速发展，网络广告已经成为各大电商平台的主要推广方式之一。
在这个竞争激烈的市场环境下，各家电商平台纷纷加大对网络广告的投放力度，以提升品牌知名度、吸引用户流量和推动销售增长。
京东商城作为中国领先的综合性在线购物平台，其网络广告策略备受关注。
京东商城拥有庞大的用户群体和完善的供应链体系，具有较强的市场竞争力。
其网络广告策略的成功与否，不仅关系到公司自身的发展前景，也影响整个电商行业的发展方向。
对京东商城网络广告策略进行深入分析，可以帮助了解其在市场竞争中的地位和优劣势，为进一步提升公司的市场竞争力提供重要参考。
本研究旨在对京东商城的网络广告策略进行全面剖析，探讨其投放渠道、内容策略、效果评估等方面的特点，为公司优化广告策略、提升市场表现提供有力支持。
通过对京东商城网络广告竞争对手的分析，可以了解行业内其他电商平台的广告策略特点，为京东商城未来的广告策略调整和市场定位提供参考。
1.2 研究目的：本文旨在深入分析京东商城的网络广告策略，探讨其广告投放渠道、内容策略、效果评估以及竞争对手优劣势，从而全面了解京东商城在网络广告领域的发展情况。
通过对京东商城网络广告策略的概述和分析，揭示其在市场竞争中的表现和优势，为其他电商平台提供借鉴和参考。
本研究也旨在发现京东商城网络广告存在的不足之处，为其未来发展提供有益建议。
通过对京东商城网络广告策略的深入研究，希望能为电商行业的广告推广提供一定的理论指导和实践参考，促进电商平台的网络广告效果提升和竞争优势的巩固，推动整个电商行业的健康发展。
1.3 研究意义研究意义指出了对于京东商城网络广告策略的深入分析对于现代电子商务行业的发展具有重要的借鉴意义。
通过对京东商城网络广告策略进行研究，可以为其他电商平台提供有效的参考，帮助它们改进自身的网络广告策略，提升市场竞争力。
同时，对于从事数字营销和广告行业的从业者而言，了解和分析京东商城网络广告策略可以帮助他们更好地把握行业动向，优化自身的广告策略，提高广告投放效果和ROI。
基于4I理论的抖音短视频信息流广告传播策略研究
基于4I理论的抖音短视频信息流广告传播策略研究一、概述随着移动互联网的普及和智能终端的广泛应用，短视频作为一种新兴的媒介形式，在信息传播和广告营销领域展现出巨大的潜力。
抖音作为短视频领域的佼佼者，其信息流广告的传播策略对于提升品牌曝光度、吸引用户关注和促进销售转化具有重要意义。
基于4I理论，即趣味原则（Interesting）、利益原则（Interests）、互动原则（Interaction）和个性原则（Individuality），对抖音短视频信息流广告的传播策略进行深入研究，有助于更精准地把握用户需求，提升广告的传播效果和营销价值。
在趣味原则方面，抖音短视频信息流广告需要注重内容的创意和趣味性，通过引人入胜的故事情节、幽默诙谐的表现手法或独特的视觉效果，吸引用户的注意力并激发他们的观看兴趣。
广告内容应与目标受众的兴趣爱好相契合，以产生共鸣和情感连接。
在利益原则方面，抖音短视频信息流广告需要关注用户的需求和利益点，通过展示产品或服务的实际价值和使用场景，让用户感受到购买或使用的必要性和好处。
广告还可以通过优惠券、限时折扣等促销手段，刺激用户的购买欲望和行动。
在互动原则方面，抖音短视频信息流广告需要充分利用平台的互动功能，如评论、点赞、分享等，引导用户参与互动并分享传播。
通过积极的互动和反馈，广告可以更好地了解用户需求和反馈，优化广告内容和传播策略。
在个性原则方面，抖音短视频信息流广告需要根据目标受众的个性化需求和特点，制定个性化的传播策略。
针对不同年龄、性别、地域等用户群体，可以定制不同风格的广告内容和呈现方式，以更好地满足他们的个性化需求。
基于4I理论的抖音短视频信息流广告传播策略研究具有重要的理论价值和实践意义。
通过深入研究和分析，我们可以为广告主提供更有效的传播策略和营销方案，促进品牌价值的提升和业务的快速发展。
1. 抖音短视频平台的兴起与广告传播的重要性随着移动互联网技术的迅猛发展，短视频平台逐渐成为人们获取信息和娱乐消遣的重要途径。
个性化推荐技术在电商行业的应用案例分析
个性化推荐技术在电商行业的应用案例分析第一章个性化推荐技术概述 (2)1.1 个性化推荐技术简介 (2)1.2 个性化推荐技术在电商行业的重要性 (2)第二章个性化推荐系统的工作原理 (3)2.1 推荐算法的分类 (3)2.2 推荐系统的核心组成部分 (4)2.3 推荐系统的评估与优化 (4)第三章个性化推荐在商品推荐中的应用 (5)3.1 商品推荐的策略与方法 (5)3.1.1 协同过滤 (5)3.1.2 内容推荐 (5)3.1.4 混合推荐 (5)3.2 商品推荐的案例分析 (5)3.2.1 电商平台A (5)3.2.2 电商平台B (5)3.2.3 电商平台C (6)3.3 商品推荐的效果评估 (6)3.3.1 准确率 (6)3.3.2 覆盖率 (6)3.3.3 新颖度 (6)3.3.4 满意度 (6)第四章个性化推荐在购物车推荐中的应用 (6)4.1 购物车推荐的意义 (6)4.2 购物车推荐的策略与实践 (7)4.3 购物车推荐的效果分析 (7)第五章个性化推荐在用户行为分析中的应用 (8)5.1 用户行为数据的收集与分析 (8)5.2 用户行为驱动的个性化推荐 (8)5.3 用户行为分析在电商推荐中的价值 (8)第六章个性化推荐在促销活动中的应用 (8)6.1 促销活动的个性化推荐策略 (8)6.2 促销活动推荐的案例分析 (9)6.3 促销活动推荐的效果评估 (10)第七章个性化推荐在搜索引擎优化中的应用 (10)7.1 搜索引擎优化与个性化推荐的关系 (10)7.2 个性化推荐在搜索引擎优化中的应用策略 (10)7.3 搜索引擎优化推荐的案例分析 (11)第八章个性化推荐在会员服务中的应用 (11)8.1 会员服务的个性化推荐策略 (11)8.2 会员服务推荐的案例分析 (12)8.3 会员服务推荐的效果评估 (12)第九章个性化推荐在跨境电商中的应用 (13)9.1 跨境电商的个性化推荐挑战 (13)9.2 跨境电商个性化推荐解决方案 (13)9.3 跨境电商个性化推荐的案例分析 (14)第十章个性化推荐技术的未来发展趋势 (14)10.1 个性化推荐技术的创新方向 (14)10.2 个性化推荐技术在电商行业的应用前景 (15)10.3 个性化推荐技术的挑战与应对策略 (15)第一章个性化推荐技术概述1.1 个性化推荐技术简介个性化推荐技术是指通过分析用户的历史行为、兴趣偏好、消费习惯等数据，运用数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术手段，为用户提供与其兴趣和需求相匹配的商品、服务或信息的一种智能技术。
HITS算法原理及应用
HITS算法原理及应用概述HITS算法(即Hyperlink-Induced Topic Search Algorithm, 即超链接诱导主题搜索算法)，是H. Garcia-Molina等在1998年提出的一种网页排名算法。
此算法通过分析网页与网页之间的链接关系，给出一个基于主题的网页排序结果。
HITS算法应用广泛，包括搜索引擎、网络广告、电子商务等领域。
本文将详细介绍HITS算法的原理和应用。
HITS算法原理HITS算法的原理是基于共同性和引用性。
即，如果一个网页被其他很多网页引用，那么它应该是具有权威性和有价值的。
而如果一个网页指向其他很多网页，那么它应该是一个重要的主题或分类的代表。
HITS算法的核心是两个概念：hub和authority。
一个hub是指指向其他页面的关键页面。
一个authority是指所链接的相关页面。
通过这两个概念，HITS算法可以将网页划分为hub和authority两个等级。
在实际应用中，HITS算法通过计算网页间的链接关系，为每个网页赋予hub和authority权重。
算法的过程大致可以分为两个步骤：1. 构建网页链接图HITS算法的第一步是构建网页间的链接图，即用图形表示每个页面以及它们之间的链接关系。
这个图将网页表示为节点，将链接关系表示为有向边。
2. 计算hub和authority权重HITS算法的第二步是计算每个页面的hub和authority权重。
算法使用迭代的方式计算每个页面的hub和authority值，直到收敛为止。
具体地，HITS算法使用以下公式计算每个页面的hub值和authority值：$\operatorname{auth}(p) = \sum \limits_{q \in \text{in}(p)}\operatorname{hub}(q)$$\operatorname{hub}(p) = \sum \limits_{q \in \text{out}(p)}\operatorname{auth}(q)$其中，$p$为当前页面，$\text{in}(p)$和$\text{out}(p)$分别为指向$p$的页面和$p$指向的页面。
《基于Spark的推荐算法应用研究》
《基于Spark的推荐算法应用研究》一、引言随着大数据时代的到来，数据量的快速增长和用户需求的多样化，推荐系统在各个领域的应用越来越广泛。
为了满足用户对个性化信息的需求，基于Spark的推荐算法应用研究成为了研究的热点。
本文旨在探讨基于Spark的推荐算法的应用及其优势，并对其在实际应用中的效果进行评估。
二、背景与意义推荐算法通过分析用户的行为数据、兴趣偏好等信息，为用户提供个性化的推荐服务。
传统的推荐算法由于计算量大、处理速度慢，难以满足实时性要求。
而基于Spark的推荐算法，利用Spark分布式计算框架的高效性能，可以快速处理大规模数据，提高推荐系统的实时性和准确性。
因此，研究基于Spark的推荐算法应用具有重要的现实意义和价值。
三、相关文献综述目前，基于Spark的推荐算法主要包括协同过滤、矩阵分解、深度学习等方法。
其中，协同过滤算法是最常用的推荐算法之一，它通过分析用户的行为数据和兴趣偏好，找出相似的用户或物品，从而进行推荐。
矩阵分解算法则通过将用户-物品的评分矩阵进行分解，得到用户的潜在特征和物品的潜在特征，进而进行推荐。
深度学习算法则通过神经网络模型，对用户和物品的特征进行学习和预测，实现个性化推荐。
四、基于Spark的推荐算法研究本文提出一种基于Spark的协同过滤推荐算法。
该算法将用户的行为数据和兴趣偏好数据进行预处理，利用Spark的分布式计算能力，对数据进行并行处理和计算。
首先，通过相似度计算，找出与目标用户相似的其他用户；然后，根据相似用户的喜好，为目标用户推荐相似的物品。
在Spark平台上，该算法可以高效地处理大规模数据，提高推荐的实时性和准确性。
五、实验设计与方法本文采用真实的数据集进行实验，对基于Spark的推荐算法进行评估。
实验过程中，我们将数据集进行预处理，包括数据清洗、特征提取等步骤。
然后，我们将数据加载到Spark集群中，运行基于Spark的推荐算法。
最后，我们采用准确率、召回率、F1值等指标对推荐效果进行评估。
网络广告发展研究
网络广告发展研究摘要面向双边市场的互联网网站成为了互联网企业搭建在网络用户和广告客户之间的媒体平台。
网络媒体的商业价值取决于网络用户的数量,只有那些对网络用户具备足够高吸引力的网络媒体,才能获得广告客户的青睐。
因此,互联网企业做好网络媒体的关键,一方面是要重视网站内容建设,为网络用户提供具有吸引力的内容产品;另一方面,要做好针对广告客户的营销工作,为其设计有利于其产品推广和品牌宣传的广告产品组合。
有鉴于此，本文选取以网络广告发展为命题，首先分析了网络广告的理论概述，然后针对网络广告发展中存在的问题进行分析，接下去针对网络广告中存在的问题的对策提出几点浅见，最后则以我国优酷网站的广告经营中存在的问题及对策为案例提出几点粗浅的建议及看法。
关键词：网络广告优酷网广告设计引言AbstractBilateral market oriented Internet website of the Internet has become the enterprises to build between Internet users and advertisers media platform. Commercial value depends on the network media in the number of Internet users, only those of the network users with high enough attraction of the Internet media,in order to obtain the advertiser's favor.Therefore,the key of network media Internet companies do a good job,one is to pay attention to the construction of website, provide compelling content products to users;on the other hand,to do a good job for the advertisers marketing work,to design the product promotion and brand advertising product portfolio.In view of this,this article selects the network advertisement development proposition,firstly analyze the theory of network advertisement,network advertisement and in view of the existing problems in the development of analysis,then puts forward suggestions on countermeasures according to the existing problems in the network advertisement,finally with our cool site advertising management problems and Countermeasures in the for suggestions and opinions put forward a few superficial.Keywords:network advertisement advertising design网络广告发展研究一、引言（一）研究背景随着web2.0浪潮的来临和网络在日常生活中的融入，互联网的营销职能日渐加强。
look-alike算法
look-alike算法Look-alike算法，即“相似度算法”，是一种常用的数据分析技术，用于识别和匹配相似的数据。
它在各个领域中都有广泛的应用，如广告推荐、用户画像、社交网络分析等。
本文将介绍Look-alike算法的基本原理、常见应用以及未来发展方向。
一、Look-alike算法的基本原理Look-alike算法的基本原理是通过比较多维度的特征，计算数据之间的相似度，从而找到相似的数据。
在实际应用中，通常采用以下步骤来实现Look-alike算法：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗和标准化，以便于后续的计算和比较。
2. 特征提取：根据具体的应用场景，选择合适的特征，并从原始数据中提取出来。
常用的特征包括用户的行为数据、兴趣爱好、人口统计学特征等。
3. 相似度计算：根据选定的特征，计算数据之间的相似度。
常用的相似度计算方法有欧氏距离、余弦相似度等。
4. 数据匹配：根据相似度计算的结果，找出与目标数据最相似的数据。
可以使用排序算法，如Top-k排序，来选取相似度最高的前k 个数据。
二、Look-alike算法的常见应用1. 广告推荐：通过对用户的历史行为和兴趣爱好进行分析，找到与其相似的用户群体，并向他们推荐相关的广告内容。
这样可以提高广告的点击率和转化率。
2. 用户画像：通过对用户的多维度特征进行分析，建立用户画像，了解用户的兴趣和需求。
可以用于个性化推荐、精准营销等。
3. 社交网络分析：通过分析社交网络中的用户关系、兴趣爱好等信息，找到相似的用户群体，用于社交推荐、社交关系分析等。
4. 金融风控：通过对借款人的个人信息、历史交易记录等进行分析，找到与其相似的风险用户，并进行相应的风险控制措施。
三、Look-alike算法的未来发展方向随着大数据和人工智能的快速发展，Look-alike算法也面临着一些挑战和机遇。
1. 多模态数据融合：随着传感器技术的进步，我们可以获取到更多类型的数据，如图像、音频、视频等。
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网络广告推荐算法的研究与应用
随着互联网的普及和移动互联网的崛起，网络广告成为各大企
业推广产品和服务的重要手段。而网络广告推荐算法便成为了广
告主们推广效果的关键。本文将对网络广告推荐算法进行探究，
以及它的应用和未来趋势进行分析。
一、网络广告推荐算法
网络广告推荐算法是指通过网络技术和数学模型，依据用户的
行为和兴趣，为用户推荐符合其需求和喜好的广告。其中最常见
的算法包括协同过滤算法、基于内容的过滤算法和混合过滤算法
等。
协同过滤算法依据用户历史行为和偏好推荐广告。例如，当用
户经常浏览体育类新闻时，系统会推荐与体育相关的广告。而基
于内容的过滤算法则依据广告的关键词、主题和描述，为用户推
荐相关广告。混合过滤算法则将两种算法结合起来，综合考虑用
户历史行为和广告内容等因素。
二、网络广告推荐算法的应用
网络广告推荐算法在商业领域中有着广泛的应用。其中最常见
的应用场景则是电子商务和社交网络。在电子商务中，用户通常
会在购买商品时浏览相关的广告。通过网络广告推荐算法，电商
平台可以根据用户的历史行为和兴趣，为其推荐与其购买意愿相
符的广告，提高购买率和销售额。
而在社交网络中，网络广告推荐算法可以为用户推荐符合其兴
趣的广告，提高用户对广告的点击率和品牌忠诚度，进而为广告
主提供更高的转化率。例如，微博通过推荐与用户关注的明星相
关的广告，提高用户对广告的关注度和点击率。
三、网络广告推荐算法的未来趋势
随着人工智能和大数据技术的不断发展，网络广告推荐算法在
未来将迎来更加广阔的应用前景。
首先，深度学习技术将有望成为网络广告推荐算法的新趋势。
深度学习技术通过构建多层神经网络，学习用户历史行为和兴趣，
进而为其推荐符合其需求和喜好的广告。例如，Facebook利用深
度学习技术，为用户推荐符合其兴趣的广告，提高广告的转化率
和效果。
其次，超级计算机将有望成为网络广告推荐算法的新工具。随
着超级计算机的不断发展，网络广告推荐系统可以更高效地利用
大数据处理和分析技术，提高推荐效率和准确度。
最后，基于区块链技术的信任机制将有望改善网络广告推荐算
法的可信度和透明度。区块链技术可以实现广告主和用户之间的
信任机制，保证广告主能够获得可靠的数据，而用户则能够保护
自己的隐私安全。例如，BAT等互联网巨头已经开始尝试使用区
块链技术改善广告推荐算法的可信度和公正性。
总之，网络广告推荐算法已经成为了网络广告推广的关键，而
随着技术的不断发展，网络广告推荐算法的应用和未来也有着更
广泛的发展前景。