基于数据挖掘的移动广告个性化推荐研究

• 作者: 于海平 刘会超 林晓丽
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 移动互联网 推荐系统 数据挖掘 智能算法 行为特征
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 234-237
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 3273字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.08.056

摘要

移动互联网目前已经成为当今最具潜力的市场之一，与此同时，移动广告作为一种新兴的网络营销模式也得以迅速发展起来。诸多企业已经把目标投放在移动广告市场这一领域。当前，移动广告主要利用传统的广告定位策略，通过应用程序展示触发客户需求并以此来进行传播，从而导致移动用户被动地接受一些并不感兴趣的广告内容，严重干扰了用户的正常使用，甚至会泄露用户的个人隐私。文中从分析用户个人的行为和如何定位用户的实时位置出发，研究基于移动互联网下广告个性化推荐策略，提出研究模型，开发基于用户位置和兴趣的实时广告推荐服务系统。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于海平	武汉科技大学城市学院信息工程学部	20	131	7.0	10.0
2	刘会超	黄淮学院网络信息中心	19	103	6.0	9.0
3	林晓丽	武汉科技大学城市学院信息工程学部	18	98	6.0	9.0