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基于分类模型的广告推荐方法研究的中期报告
一、研究背景
随着互联网的普及和广告市场的不断扩大，广告推荐越来越受到企业和用户的关注。为了提高广告的点击率和转化率，推荐系统需要根据用户的兴趣和需求，精准地推荐广告。基于分类模型的广告推荐方法是一种有效的推荐方式，通过预测用户的行为，将广告分为不同的类别，并根据用户需求进行推荐。
二、研究内容
1.分类模型的建立
基于分类模型的广告推荐方法需要建立一个合适的分类模型。本文研究中涉及的分类模型包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归等常用的分类模型。研究中将使用Python语言建立分类模型，并对比模型的准确度和性能，选择最优模型用于广告推荐。
2.特征工程的应用
特征工程是建立分类模型的重要步骤，通过寻找有效特征，提高分类模型的准确度。本文将使用用户的历史点击数据、浏览信息、搜索记录等数据，通过数据清理和特征选择，构建合适的特征向量。研究中将探讨特征工程对分类模型的影响，并提出优化方法。
3.广告推荐策略的设计
基于分类模型的广告推荐方法需要根据用户行为、广告特征等因素，设计合适的推荐策略。本文将探讨推荐策略的设计，包括推荐排序算法、推荐场景选择等方面。
三、研究目标
本文的目标是建立一个基于分类模型的广告推荐方法，并通过实验证明该方法的准确度和性能。同时，本文还将探讨广告推荐方法的优化方向，为今后广告推荐的研究提供参考。
四、预期成果
1.建立基于分类模型的广告推荐方法，提高广告推荐的准确度和性能。
2.讨论广告推荐方法的优化方向，对广告推荐的研究提供参考。
3.发表相关论文，并提交相关代码和实验结果。