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个性化广告点击率预测的研究和实现的开题报告

一、研究背景及意义：

在互联网广告推广时代，用户点击率已成为判断广告效果的重要指标。针对不同用户群体，广告主需要制定相应的广告主题和广告内容，从而提高广告投放的效率和成效。因此，对于个性化广告点击率的预测以及优化，是当前广告行业和数据挖掘领域的研究热点。通过对用户行为、兴趣和偏好等数据进行挖掘，能够有效提高广告推广的效果，同时也能够为用户提供更加符合个性化需求的广告服务。

在目前的实际应用中，广告商往往使用基于机器学习的方法，从已有的广告点击数据中得出规律并建立模型，对未来的广告点击率进行预测。这种方法可以极大的提高广告展现效率和广告主的回报率。除此之外，对于用户可以预测个性化推广的效果更好，使其获得更好的使用体验。

二、研究内容

本文将以深度学习为基础，以广告点击率作为预测目标，提出一种个性化广告点击率预测的模型。主要工作包括以下方面：

1、构建广告数据集：我们能够获取大量实际广告数据，包括用户行为、兴趣爱好、广告曝光量和点击量等。

2、数据预处理：通过删除异常值，将数据归一化并进行特征选择处理，为下一步建模做好铺垫。

3、模型构建：选择深度学习模型并加以优化，建立个性化广告点击率预测模型。

4、模型性能评估：通过实验来验证新模型的准确性和效果。

三、研究计划

阶段一：数据准备和预处理

1.从互联网的广告平台上获取广告数据集。

2.进行数据清理，处理异常数据，删除不完整数据和重复数据。

3.对数据进行归一化和特征选择，为下一步建模做好准备。

阶段二：模型建立和优化

1.深入研究和比较不同的机器学习技术和算法，选择最优的深度学习算法。

2.建立个性化广告点击率预测模型。

3.通过优化模型参数，提高模型的准确性和预测能力。

阶段三：模型测试和性能评估

1.使用广告数据集进行模型测试，并对预测结果进行比较分析和评估。

2.分析并解释模型性能优点，并进一步提升模型的预测性能。

阶段四：结果分析和总结

1.总结和分析本研究所获得的结果和实验数据。

2.提出个性化广告点击率预测的未来研究方向和发展趋势。

四、预期的研究成果

1、建立一个基于深度学习的个性化广告点击率预测模型，并验证模型的准确性和实用性。

2、对广告商的广告投放、广告主题和广告创意等提供指导。

3、为个性化广告展示和投放提供依据。