文献类型：期刊文章

作　　者：张玉洁[1,2] 董政[1,2] 孟祥武[1,2]

ZHANG Yu-Jie;DONG Zheng;MENG Xiang-Wu(Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876;School of Computer Science(National Pilot Software Engineering School),Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876)

机构地区：[1]北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室,北京100876 [2]北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院),北京100876

出　　处：《计算机学报》

年　　份：2021

卷　　号：44

期　　号：3

起止页码：531-563

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：近年来,随着互联网及智能移动设备的发展和普及,丰富了广告的推送方式和投放平台.但是传统的广告推送无法满足用户对个性化广告的需求,导致用户对广告产生抵触情绪,给广告推送带来极大的挑战.个性化广告推荐系统作为应对这些挑战的有效手段,成为个性化服务领域的研究热点之一.个性化广告推荐系统获取用户兴趣偏好,利用多种个性化广告推荐技术,通过PC端、移动终端等多平台为用户提供个性化广告,并且已经在一些应用系统中取得不错的效果.本文对个性化广告推荐系统的研究进展进行系统地综述,从个性化广告推荐的概述出发,对近年来个性化广告推荐的关键技术进行深入分析,包括数据采集与预处理、用户偏好获取、个性化广告推荐技术等.统计分析了个性化广告推荐中使用的多种数据集和评价指标,总结当前个性化广告推荐在传统互联网、移动服务、数字标牌、IPTV等场景下的应用.最后对个性化广告推荐系统存在问题和未来深入研究的方向进行讨论和展望.

关 键 词：个性化广告  推荐系统 用户偏好获取  上下文推荐  应用领域  数据挖掘

分 类 号：TP391]