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基于数据挖掘的SEM投放模型研究的开题报告
一、选题背景
随着互联网的快速发展，搜索引擎已成为现代人获取信息和购物的主要渠道之一。搜索引擎营销（SearchEngineMarketing，简称SEM）作为一种网络营销方式，在企业的广告投放中扮演着越来越重要的角色。为了在众多竞争者中脱颖而出，企业需要高效、准确地提高其广告投放的点击率和转化率，以增加营销的效果和ROI（投资回报率）。目前，大多数企业的SEM投放依然存在一些问题，如投放效果难以预估、投放位置不当、广告复制度偏高等。这些问题导致了SEM投放的效果不佳，企业的广告效益难以最大化。
因此，研究如何建立一个精准的SEM投放模型是十分有必要的。本研究将以数据挖掘技术为支撑，通过收集并分析海量的用户和广告数据，建构出一个全方位、动态的SEM投放模型，以提高广告效益和ROI。
二、研究内容
1.收集与整理数据
通过数据抓取、问卷调查、竞品分析等多种方式，获取SEM投放相关的数据，并进行数据清洗和整理。
2.构建特征模型
基于特征提取技术，建立用户、广告、竞品等多种特征模型，分析这些特征在SEM投放中的作用。
3.算法选择与模型优化
根据已有数据集，选择适合的数据挖掘算法进行模型训练和优化，如决策树、神经网络、随机森林等。
4.SEM投放模型构建
在特征模型和算法模型的基础上，构建一个全方位、动态的SEM投放模型，实现精准的广告投放。
5.实验结果分析
通过实验测试，分析SEM投放模型的效果，并与传统SEM投放模型进行对比，验证模型的优越性和实用性。
三、研究意义
本研究将尝试解决SEM投放遇到的问题，提高广告效益和ROI，并为企业提供一个全新的SEM投放策略。此外，本研究将探索如何运用数据挖掘技术更好地分析用户行为和需求，为企业提供更精准的广告投放服务。最终，以实验结果为依据，评估SEM投放模型的有效性和实用性，为更好地推广SEM投放技术提供参考。
四、研究方法
本研究采用大量的数据收集、清洗、整理和分析技术，同时利用机器学习、统计分析等多种数据挖掘方法，建立和验证SEM投放模型。
五、预期成果
1.完成SEM投放模型的建立和实验测试，验证模型的可行性和实用性。
2.深入分析SEM投放中的数据挖掘技术，提供一种新的行业发展方向。
3.为企业提供一种全新的SEM投放策略，从而提高广告效益和ROI。
4.提出合理的SEM投放模型改进方案，促进SEM投放技术的进一步发展。
六、研究计划
1.前期调研和数据收集：2个月
收集SEM投放相关的数据，包括用户数据、广告数据、竞品数据等，建立数据初筛和清洗规则，进行数据整理和存储。
2.特征模型和算法建立：2个月
基于前期收集到的数据，建立用户、广告、竞品等特征模型，并选择适合的算法对特征进行处理。
3.SEM投放模型构建：3个月
根据特征模型和算法模型，构建一个全方位、动态的SEM投放模型，并进行实验测试。
4.实验结果分析：2个月
对SEM投放模型的实验测试结果进行分析，评估模型的有效性和实用性，并参照传统SEM投放模型进行比较。
5.论文撰写和答辩：2个月
撰写论文，并进行答辩。
七、参考文献
1.YanJia，YangHongyan，WangHaizheng，etal.ResearchontheprecisionoftargetadvertisingformobileInternetbasedondatamining[J].JournalofIndustrialEngineeringandEngineeringManagement,2016,30(3):100-109.
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3.LuoHua,ZhangQingling.Researchonadvertisingrecommendationalgorithmbasedonimprovedcollaborativefiltering[J].SoftScience,2018,32:145-148.
4.LiYingxue,ZhangXiaohan.ResearchonSEMmarketingmodelbasedonuserbehavioranalysis[J].InternetofThingsApplication,2020,3(5):631-634.
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