基于转化率的电商平台广告推荐研究的开题报告.docx

基于转化率的电商平台广告推荐研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着互联网的发展，电商平台已成为一个不可忽视的市场，越来越多的消费者通过电商平台购买商品，电商平台也在积极开展各种推广和广告活动。电商平台广告推荐是当前电商研究热点之一，也是电商平台提高销售额、提高用户体验的关键技术之一。
目前，广告推荐主要采用了多种算法和模型，如协同过滤、基于内容的推荐、深度学习等。但这些算法仅从商品属性和用户行为等方面考虑，忽略了营销因素对广告推荐的影响。而广告推荐是为了增加销售额和转化率而进行的一种策略，基于转化率的广告推荐能考虑到推荐商品在销售环节中的概率，更有利于提高销售额和增加广告效果。因此，基于转化率的电商平台广告推荐研究具有较为广阔的研究前景和实践应用价值。
二、研究目的和内容
本研究旨在通过对电商平台广告推荐的分析和研究，提出一种基于转化率的广告推荐模型，以提高广告推荐的转化率和销售额，具体研究内容包括：
1.电商平台广告推荐现状与问题分析，分析现有广告推荐技术在实际应用中存在的问题和缺陷，为后续研究提供依据和技术参考。
2.基于转化率的广告推荐模型设计，结合电商平台的销售环节和用户行为特征，提出一种适应广告营销的推荐算法。
3.广告推荐算法的实现与优化，通过实验验证基于转化率的广告推荐模型的有效性和实用性，并对模型进行优化，以提高广告推荐的准确度和推荐效果。
4.应用案例研究，选取某个电商平台进行案例分析，以验证所提出的基于转化率的广告推荐模型的实际应用效果。
三、研究方法和技术路线
本研究采用实验方法和文献资料法相结合的方式开展，主要的技术路线包括：
1.收集电商平台广告推荐相关的文献资料，分析电商平台广告推荐的发展现状和存在的问题。
2.针对电商平台广告推荐的问题，通过调查问卷和采集用户数据等方式获取数据，并建立基础数据分析模型，以分析推荐算法的性能和优劣。
3.综合多个广告推荐算法，提出一种基于转化率的广告推荐模型，并在此基础上进行实验验证和模型优化。
4.选取某个电商平台作为案例研究，验证新的广告推荐模型在实际应用中的效果和优势，并进行可行性分析和总结结论。
四、研究预期结果和创新点
本研究的预期结果有：
1.建立一种基于转化率的电商平台广告推荐模型，比现有的广告推荐算法更加符合广告营销和市场化推广策略需要。
2.提高电商平台广告推荐的转化率和销售额，有利于提高广告效果和用户体验，增加电商平台盈利。
3.为广告推荐技术的研究与应用提供新思路和新方法，为电商平台提高市场竞争优势提供帮助。
本研究的创新点有：
1.考虑到广告推荐的营销因素和转化率，并结合实际场景开发了新的广告推荐算法，从而提高了广告推荐的效果。
2.综合多个广告推荐算法，建立了基于转化率的电商平台广告推荐模型，可以提高电商平台广告的质量和效果。
3.通过实际应用案例的验证，证明了本研究所提出的基于转化率的广告推荐模型在实际应用中具有一定的效果和应用价值。