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基于转化率的电商平台广告推荐研究的任务书
一、研究背景
随着电商平台的兴起，基于转化率的广告推荐成为了优化电商平台用户购买体验的重要手段之一。转化率是指在一定时间内点击广告后，达成购买或完成其他转化行为的比例。对于电商平台来说，正确地推荐广告可以提高用户的购买意愿，增加平台的销售额和利润。因此，如何利用大数据分析和机器学习算法建立高效的广告推荐模型，是当前电商平台研究领域的热点之一。
二、研究目的
本研究旨在探究基于转化率进行电商平台广告推荐的算法方法和机制，以提高广告推荐效果，提高电商平台的用户购买率和收益。
三、研究内容
1.对电商平台广告推荐的发展历程和研究现状进行分析和总结，探讨广告推荐算法的发展趋势和优化方向；
2.基于大数据处理和机器学习算法，探究基于转化率的电商平台广告推荐方法，运用逻辑回归、随机森林等算法对用户历史数据进行建模和分析，设计出最优的广告推荐模型；
3.对比对多种电商平台的广告推荐策略、方法、效果等进行分析，比较各种算法的适用性和优越性；
4.对设计出的广告推荐模型进行实验验证和性能分析，评估算法的准确性、效率和性能，比较实验结果和已有的研究成果，验证模型的有效性；
5.基于模型研究结果，提出对广告推荐理论与实践的建议，为电商平台提供优化推荐策略、提升用户购买体验的参考和指导。
四、研究方法
本研究采用理论分析和实证研究相结合的方式：
1.理论分析：通过文献综述、概念分析和理论探讨，系统地分析电商平台广告推荐的概念、特征和影响因素，探究基于转化率的广告推荐方法和理论基础。
2.实证研究：引入大数据处理、机器学习等技术，构建多种广告推荐模型，运用广告点击、购买等数据进行模型的优化和验证，实现对广告推荐效果进行评估和分析。
五、研究意义
1.探索了基于转化率的电商平台广告推荐理论和方法，创新地解决了电商广告推荐中传统推荐方法准确率低、计算复杂等问题，提高了广告推荐的效率和准确性。
2.为电商平台提供了优化广告推荐策略、提高用户购买意愿和消费体验的指导，具有高度的应用价值。
3.为电商领域移动广告、即时购物、个性化推荐等多个应用场景提供了理论支持和实践经验。
六、研究进度计划
1.研究计划书完成时间：1周。
2.文献综述完成时间：1周。
3.基于转化率的电商平台广告推荐理论和方法的设计和实现：2个月。
4.广告推荐模型实验验证和性能分析：1个月。
5.研究成果总结和撰写研究论文：1个月。
参考文献：
[1]YifeiZhang,JindaHan,WenxinLi,etal.Multi-objectiveOptimizationforMobileAdvertisingCampaignsBasedonDataTransformationandDynamicAlgorithms.IEEETransactionsonDataandKnowledgeEngineering,2017.
[2]JingGuo,YuanhuiYang,JunChen,etal.Click-throughratepredictionformobileadvertisinginvaryingcontexts.Proceedingsofthe23rdACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining,2017.
[3]LixiaZhang,YanWei,LiangTang,etal.PredictionofClick-ThroughRateforOnlineAdvertisingwithAttention-basedNeuralNetworks.Proceedingsofthe27thInternationalConferenceonNeuralInformationProcessingSystems,2017.
[4]YangSong,Yu-KunQian,JiannongCao,etal.CollaborativeFilteringwithBroadcastPersonalizationforMobileAdvertising.IEEETransactionsonMobileComputing,2018.