基于网络爬虫的智能广告推荐

基于网络爬虫的智能广告推荐

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着互联网的快速发展，广告作为网络经济的重要支撑，已经成为企业获取用户、扩大影响力的主要手段。然而，传统的广告投放方式存在一定的问题，如投放成本高、效果难以评估、用户体验差等。为了解决这些问题，智能广告推荐应运而生。智能广告推荐系统通过分析用户行为、兴趣和需求，为用户推荐最相关的广告，从而提高广告投放效果和用户体验。

1.2 研究现状

目前，智能广告推荐系统主要分为以下几类：

• 基于内容的推荐：根据用户的历史行为和兴趣偏好，推荐用户可能感兴趣的内容或商品。
• 基于协同过滤的推荐：通过分析用户之间的相似性，推荐用户可能感兴趣的内容或商品。
• 基于模型推荐的推荐：利用机器学习算法，建立用户-物品的关联模型，预测用户对某个物品的喜好程度。

然而，这些推荐系统存在以下问题：

• 数据量有限：基于内容的推荐和协同过滤的推荐都需要大量的用户历史行为数据，而现实场景中，用户的历史行为数据往往有限。
• 推荐效果不稳定：基于协同过滤的推荐容易受到冷启动问题的影响，推荐效果不稳定。
• 模型复杂度高：基于模型推荐的推荐需要大量的计算资源，且模型复杂度高，难以优化。<