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基于协同过滤的移动广告个性化推荐的中期报告
一、研究背景
随着移动设备的普及，移动广告已成为现代数字媒体生态系统中的重要组成部分。针对不同用户推送个性化广告是提高广告效果的重要手段。当前，个性化广告推荐研究中，基于用户行为数据的协同过滤算法具有一定的优势，因此本研究旨在基于协同过滤算法，实现移动广告的个性化推荐。
二、研究内容
1.移动广告行业现状及问题
本章主要论述了移动广告行业的现状及存在的问题。通过对相关数据分析得知，目前移动广告推送仍存在着较大的改进空间。
2.协同过滤算法原理及应用
本章主要探究了协同过滤算法的原理，如何基于协同过滤算法实现个性化广告推荐，并介绍了协同过滤算法在个性化推荐领域的应用场景。
3.移动广告个性化推荐算法设计与实现
本章主要针对移动广告推荐系统的设计与实现展开论述，旨在阐述如何基于协同过滤算法实现一个移动广告个性化推荐系统，包括数据处理、建模、评估和优化等环节。
4.实验设计与分析
本章主要介绍针对该移动广告个性化推荐系统进行的实验的设计和分析。实验充分验证了采用协同过滤算法进行个性化推荐的有效性。
三、研究成果
本研究基于协同过滤算法设计并实现了一个移动广告个性化推荐系统，实验结果显示，本系统对用户进行个性化推荐能够提高广告效果，同时也能够较好地保护用户隐私。本研究成果对于移动广告个性化推荐领域的研究有积极的推动作用，对于提高移动广告效果具有重要的意义。