基于情感分析的多维上下文广告推荐技术探讨

本文档探讨了"互联网多维上下文广告推荐技术的研究"这一主题，发表于2013年8月的武汉理工大学学报(信息与管理工程版)。作者陆济湘、何云丽和缪平针对上下文广告的局限性，提出了一种创新的广告投放策略。上下文广告是通过将与网页内容密切相关的广告展示给用户，它在传统关键词匹配技术的基础上进行了扩展，尤其是在博客等特定应用环境中。 作者们注意到，单纯依赖文本主题的相关性进行广告推送可能忽视了用户的个性化需求和情绪反应。因此，他们引入了情感分析这一工具，通过分析博客内容中用户对提及事物的态度，能够更精确地理解用户喜好和潜在需求。这种方法允许推送系统根据用户的情感倾向调整广告内容，提高广告的接受度和推广效果。 关键词包括上下文广告、情感分析和关键词提取，这些技术对于提升广告的有效性和用户体验至关重要。文献提到，尽管互联网广告具有高覆盖和低成本的优势，但如果不能妥善处理用户感受，可能会导致用户反感，进而影响广告商的收益和市场地位。因此，研究者们致力于开发更具针对性的广告推荐策略，以解决传统上下文广告中的问题。 当前，关于上下文广告推荐的研究相对较少，大部分集中在关键词匹配方法上。然而，研究者们也开始探索多元化的手段，例如关键词提取的改进方法和情感分析的应用，以提高广告的精准度和用户满意度。这项研究的收稿日期为2012年12月29日，表明了作者们在早期就意识到情感因素在广告推荐中的重要性，并且试图填补这一领域的空白。 本文的核心贡献在于提出了一种结合用户情感分析的多维上下文广告推荐技术，旨在优化广告投放策略，满足用户个性化的需求，从而提升广告效益和用户体验。这对于现代广告行业来说是一项有价值的研究，为未来的个性化广告推荐提供了新的思路和方法。