1、互聯網的的全球化熱潮使人們的生活變得十分方便快捷，傳統(tǒng)的廣告投放模式已經不能滿足人們獲取相關信息的需求，越來越多的廣告主意識到網絡廣告市場的無限前景。隨著近幾年的發(fā)展，我國網絡廣告也逐漸從最初的粗放型大面積曝光轉變到更加追求精準和效果層面。行為定向投放作為一種新型的廣告投放模式而倍受關注。本文在收集、整理和分析相關國內外文獻資料的基礎上，對廣告的行為定向投放技術進行了研究。
　　本文的研究工作主要包括以下內容:
　　1.用戶

2、行為動態(tài)模型
　　根據互聯網用戶的行為，包括瀏覽、點擊、購買等，分析用戶興趣，建立用戶行為動態(tài)模型。該模型提出動態(tài)的行為追蹤窗口，對行為追蹤窗口中用戶歷史行為數據進行分析，隨著時間不斷更新，行為追蹤窗口不斷向右移動，數據也不斷更新。然后通過TF-IDF算法提取用戶興趣標簽，通過行為離散度值來區(qū)分和量化長短期興趣，并通過實驗測試不同行為追蹤窗口長度對區(qū)分長短期興趣效果的影響，從而確定最佳的行為追蹤窗口長度。
　　2.廣告定向投

3、放技術
　　對廣告的定向投放技術進行研究，提出一種基于樸素貝葉斯的廣告特征提取算法。該算法以樸素貝葉斯分類方法為基礎，構造衡量廣告特征標簽效果的目標函數，并對廣告特征進行不同權重的排序，得到優(yōu)化的廣告特征標簽。然后通過改進的邏輯回歸算法預測廣告點擊率較高的廣告進行定向投放?；跇闼刎惾~斯的廣告特征提取算法能對傳統(tǒng)的人工提取的廣告特征標簽進行智能修正。最后通過實驗對投放效果進行了對比分析。
　　最后對全文進行總結，同時指出本文