基于用户兴趣行为模型的个性化广告推荐研究

随着移动互联网和网络终端的快速发展，产品的营销方式发生了重大变化，在互联网上投放广告已成为商家的重要宣传和销售渠道。然而，在线广告能否进行准确推荐是困扰产品厂家和广告代理商的一个主要问题。文章通过分析在线广告的非结构化特征和搜索用户行为数据，提出一种基于用户兴趣行为模型的个性化广告推荐方法，该方法可以通过主题模型提取用户的兴趣偏好，并基于最近邻算法和用户行为生成广告推荐列表。实验结果表明，基于最近邻算法和用户行为的个性化广告推荐方法可以推荐个性化广告，并且比基于内容的推荐方法具有更好的性能。