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基于用户画像与RBF的移动广告精准推送研究
摘要：
移动广告精准推送是提高广告投放效果和用户满意度的关键。本文基于用户画像与径向基函数（RBF）的方法，提出了一种移动广告精准推送研究方案。首先，通过数据挖掘和分析，构建用户画像模型，包括用户的兴趣、行为偏好、地理位置等信息。然后，利用RBF神经网络模型进行广告目标用户的分类和预测。最后，通过实验验证了该方法在移动广告精准推送任务中的有效性。
1.引言
移动广告是当前数字广告投放的重要形式之一，具有广告主成本低、用户接触面广、交互性高等优势，但广告推送效果与用户满意度之间的差异较大。因此，如何进行移动广告的精准推送成为了研究的热点之一。
2.相关工作
过去的研究主要集中在两方面：用户画像建模和机器学习方法。
2.1用户画像建模
用户画像是对用户各种属性和特征的建模，包括用户的兴趣、行为偏好、社交关系等。目前已有多种方法用于构建用户画像，包括基于关键词的方法、基于行为分析的方法和基于社交网络的方法等。
2.2机器学习方法
机器学习方法能够对用户数据进行分类和预测，从而实现广告目标用户的筛选和推送。经典的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。但这些方法对于复杂的数据模式的拟合能力有限。
3.方法介绍
为了提高广告推送的精准度，本文提出了一种基于用户画像和RBF神经网络的移动广告精准推送方法。具体步骤如下：
3.1用户画像构建
通过对用户历史数据的挖掘和分析，提取用户的兴趣、行为偏好、地理位置等特征，构建用户画像模型。在特征提取过程中，采用了TF-IDF方法对用户兴趣关键词进行加权处理，获得更准确的用户兴趣特征。
3.2RBF神经网络模型
RBF神经网络是一种比较适合处理非线性问题的神经网络模型。在本方法中，使用RBF神经网络对广告目标用户进行分类和预测。首先，将用户的特征向量输入到RBF神经网络中，经过隐藏层的变换和输出层的映射，获得用户的类别概率。然后，根据类别概率进行广告目标用户的筛选。
4.实验与结果
为了验证所提出方法的有效性，我们采用了真实的移动广告数据集进行实验。实验结果显示，与传统的机器学习方法相比，基于用户画像和RBF神经网络的方法在移动广告精准推送任务中表现出更高的准确率和召回率。
5.结论
本文提出了一种基于用户画像和RBF神经网络的移动广告精准推送方法。通过数据挖掘和分析构建用户画像模型，利用RBF神经网络进行广告目标用户的分类和预测。实验结果表明，该方法能够提高广告推送的精准度和效果，有望在移动广告领域得到更广泛的应用。
关键词：移动广告；精准推送；用户画像；RBF神经网络