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互联网广告精准投放技术与策略研究
TOC\o1-2\h\u5354第1章绪论 3
144541.1研究背景与意义 3
238331.2研究内容与方法 3
14161第2章互联网广告概述 4
118912.1互联网广告的定义与分类 4
238382.2互联网广告的发展历程与趋势 4
257552.3互联网广告与传统广告的对比 5
25750第3章精准投放技术基础 5
282893.1数据采集与处理技术 5
29733.1.1数据采集技术 5
149443.1.2数据处理技术 6
142763.2用户画像构建技术 6
37763.2.1用户属性分析 6
60843.2.2用户行为分析 6
83213.2.3用户兴趣建模 6
291513.3算法与模型 6
302613.3.1分类算法 7
36653.3.2聚类算法 7
274783.3.3深度学习模型 7
26160第4章用户行为分析与预测 7
312554.1用户行为数据挖掘 7
170084.1.1用户行为数据获取 7
268564.1.2用户行为数据预处理 7
50954.1.3用户行为数据挖掘方法 8
84174.2用户兴趣模型 8
216334.2.1基于内容的用户兴趣模型 8
237214.2.2协同过滤的用户兴趣模型 8
7734.2.3深度学习的用户兴趣模型 8
70774.3用户行为预测方法 8
56604.3.1传统机器学习预测方法 8
254434.3.2深度学习预测方法 9
267454.3.3集成学习预测方法 9
270434.3.4时间序列预测方法 9
28498第5章精准投放策略制定 9
213595.1投放目标与评估指标 9
218975.1.1投放目标 9
230665.1.2评估指标 9
105505.2精准投放策略框架 9
279435.2.1用户画像构建 9
303245.2.2精选广告资源 10
246705.2.3创意制作与优化 10
167975.2.4投放时间与地域策略 10
285735.2.5数据监测与分析 10
93025.3策略优化与调整 10
282035.3.1定期评估 10
112975.3.2策略调整 10
259985.3.3优化投放参数 10
200435.3.4创新尝试 10
184895.3.5持续优化 10
9324第6章多渠道整合投放 10
160176.1多渠道广告投放概述 10
322156.2跨渠道用户识别技术 10
23206.3多渠道投放策略与优化 11
30131第7章个性化推荐算法在广告投放中的应用 11
21967.1个性化推荐算法概述 11
313667.2基于内容的推荐算法 11
179507.3协同过滤推荐算法 12
234247.4深度学习在个性化推荐中的应用 12
23945第8章基于上下文的广告投放策略 13
206878.1上下文广告概述 13
28238.2上下文信息提取与处理 13
245018.2.1上下文信息来源 13
228778.2.2上下文信息提取方法 13
164468.2.3上下文信息处理 13
79968.3基于上下文的广告投放策略 14
229908.3.1上下文匹配策略 14
113068.3.2用户兴趣策略 14
217158.3.3混合策略 14
18895第9章跨屏广告投放技术 14
295429.1跨屏广告概述 14
73419.2跨屏用户识别技术 15
121979.3跨屏投放策略与优化 15
1926第10章互联网广告精准投放的未来发展趋势 16
2201210.1新兴技术对广告投放的影响 16
383410.1.1人工智能技术 16
1709810.1.2区块链技术 16
2641410.1.35G技术 16
2610410.2精准投放与隐私保护 16
2545410.2.1法律法规的完善 16
114710.2.2技术手段的改进 16
4910.2.3用户授权与透明度 16
1200910
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