【摘 要】
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近年来,信息技术和互联网飞速发展,网络已经成为大众生活的一部分。伴随着社交媒体广告迅猛发展,用户如何高效地从中获取对自己有用或者自己感兴趣的信息变成了一个难题。因
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近年来,信息技术和互联网飞速发展,网络已经成为大众生活的一部分。伴随着社交媒体广告迅猛发展,用户如何高效地从中获取对自己有用或者自己感兴趣的信息变成了一个难题。因此如何为用户推荐其感兴趣的广告内容成为了社交平台上进行广告推荐的关键性问题。为了提供社交平台广告推荐系统服务和解决广告推荐的痛点问题,本文基于机器学习技术主要设计了用户兴趣偏好挖掘和广告推荐算法。首先提出了 BERT_CNN模型来进行用户兴趣偏好挖掘,向用户推荐其同主题的广告。之后结合用户和广告的点赞交互数据,使用BERT-TextRank算法并结合语义信息来进行关键词提取和词向量计算,从而进行用户偏好向量和广告主题词向量相似度计算,最终对用户进行相似度TOP-N广告推荐。在系统开发中,采用了分层架构模型,从上至下分别为交互层、在线层和离线层。其中离线层包含数据存储中心和建模中心,其中数据存储中心进行数据存储,建模中心通过语料库进行模型训练。在线层包含算法库和模型库,用来进行广告推荐和数据处理。在线层通过用户上传的数据和离线层存储的模型和信息对用户的请求进行处理和计算,并存储和返回处理结果。交互层是系统最终结果的呈现,它提供给社交平台、广告主和管理员对应的功能模块,使得用户可以与系统进行交互,例如进行用户管理、广告管理和获取推荐结果等。最终经过了系统测试,保证了系统的功能正确性、可扩展性和安全性。本论文从社交平台上广告推荐的痛点出发,使用了基于内容的推荐方法并结合新提出的模型提高了用户兴趣偏好提取的准确度和效率,并结合关键词提取技术和BERT语义信息更新推荐结果,使得推荐结果更满足用户需求。最终系统满足了各种不同社交平台和广告主的需求,提供了便利的平台,实现了社交平台和广告主的利益双赢。
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