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基于协同过滤和内容过滤的混合广告推荐技术的研究的中期报告
一、研究背景与意义
随着互联网的发展，人们从各种渠道获取信息的渠道也随之增多。其中，广告是企业宣传、销售的主要手段之一，在互联网时代广告也愈加发达，在各种媒介上出现的广告数量异常庞大，而消费者如何在众多广告中选择适合自己的广告，如何达到更高的广告点击率和转化率，是广告推荐技术面临的难题。
近年来，协同过滤算法和内容过滤算法被广泛应用于推荐系统中。对于广告推荐，协同过滤预测用户的喜好，而内容过滤优化了广告的特征，通过预测相似性向用户推荐广告。此外，混合广告推荐技术充分运用了协同过滤和内容过滤两种算法的优势，综合考虑了广告的推荐效率和推荐质量，提高了广告推荐效果，实现了思想、情感和行为之间的一致性，被企业广泛应用。
二、研究内容和方法
1.研究内容：
（1）对目前广告推荐技术的研究现状和发展趋势进行综述。
（2）了解协同过滤算法和内容过滤算法的原理及其在广告推荐中的应用。
（3）深入研究混合广告推荐技术的原理和应用，确定混合广告推荐主要依据协同过滤算法和内容过滤算法的哪些特征以及如何综合运用两种算法。
2.研究方法：
（1）文献调研和综述：通过检索国内外发表的相关论文、专利及技术报告等文献，了解广告推荐的研究现状和发展趋势。
（2）实验研究：通过构建广告推荐系统，采用混合广告推荐技术，基于用户历史行为和广告内容特征，进行共同哈希映射的计算和求解。
三、预期研究成果
通过本次研究，将会掌握广告推荐技术的发展趋势，深入了解协同过滤算法和内容过滤算法的原理及其在广告推荐中的应用，并将针对协同过滤算法和内容过滤算法的特点，综合运用两种算法，构建混合广告推荐系统，实现对用户喜好的预测和广告特征的优化，提高广告推荐效率和推荐质量，提高企业的广告转化率。