崔微

摘要：随着信息技术的不断发展，网络广告逐渐成为企业产品推广的新途径。通过在其网络广告中灵活的应用数据挖掘技术，对不断完善网络广告有积极的促进作用。因此，网站在其开发建设中要合理应用数据挖掘技术，从而完善网络广告功能，进而获得更大的经济效益。

關键词：数据挖掘技术；网络广告；应用

网络广告是企业产品推广的新途径，在网络广告中灵活应用数据挖掘技术，能实现网络广告的跨越式发展，使广告效果更加突出。从事网站广告设计的企业要根据客户的需求，不断分析研究数据挖掘技术，并将其有效应用于具体的广告设计开发中，使其真正为网络广告的发展提供技术性的支撑。

一、Web挖掘与网络广告概述

（一）Web挖掘技术及类型

1.Web挖掘技术

简单来说，数据挖掘（Data Mining，DM）指的就是，通过应用算法来对关键信息和模型进行抽取（Knowledge discovery in database，KDD）的过程。数据挖掘技术对多种学科知识与技术的优化，其中包含了数据库、机器学习、可视化、等多种知识与技术。

Web挖掘技术，通过对大型的数据库中提取其隐藏的信息和知识，从而发现在数据库中的数据之间潜在的模式，可以对其中最具价值的信息进行提取；并帮助系统处理大量的数据，实现数据模型化。通过合理的应用数据挖掘技术可以帮助决策者对其系统中的数据之间潜在的关联进行分析，从而为其对数据运行趋势预测和决策提供帮助[1]。

从技术角度来看，数据挖掘就是要求技术人员能够在海量的随机数据中，发现具有有效的潜在价值信息的模式。

2.Web数据类型

常见的数据挖掘技术进行分类，根据不同的分类方法对其进行分类，通常可以进行如下的分类。根据数据挖掘任务之间差别，可以将其划分为：分类或预测模型发现、数据总结、聚类、序列模式发现以及异常或趋势发现等不同的Web数据类型；根据其数据挖掘对象不同进行划分，可以分为：关系数据库、空间数据库、文本数据库以及多媒体数据等类型；也可以根据其挖掘的方法之间的差别，将其分为：统计方法、神经网络方法、机器学习方法和数据库方法网。但是，就其数据挖掘模型的本质来看，可以划分为：预测性模型与描述性模型两大类，在每一个大类下包含了该类模型一些常用的数据挖掘任务。

（二）网络广告

简单来说，网络广告是在网络上放广告。广告主可以通过网站，对其网页上的文本链接、广告条幅、多媒体等进行广告投放，并进行多种方式的开发与利用。在该网页中发布本企业的相关广告，通过互联网技术就可以将该广告信息传达到用户方。在当前的经济发展中，与传统的报纸、电视、杂志等广告媒介相比，因为网络广告不受时间、空间的限制，只要能够连接网络就可以进行传播，所以其更具有明显的发展优势[2]。

随着近年来，企业的产业升级与优化，网络广告逐渐成为企业现代化经营的重要战略手段之一。很大一部分企业，其进入网络广告领域的第一步，就是建立自己的企业网站。

二、Web 挖掘在网络广告定制中的应用

（一）Web 挖掘应用的必要性分析

不管是何种机构和组成的网站，在其构建之初就应该认识到，成功的网络广告，不仅是需要找到合适的业主，并构建与之匹配的链接。仅仅这样是不能吸引业主的，其还需要让业主能够看到网络广告的成效，并能根据广告学的效果增加宣传费。因此，这就需要网站在加强其自身建设，扩展用户群的时候，还能主动积极进行销策略的调整，从而制定更加具有针对性的营销策略，这样才能牢牢的抓住广告主。

在一些网络广告的设计中，客户在点击广告后就可以进入广告主页，能够对广告信息进行更加详细的了解。而点击广告进行浏览的客户，往往是对该产品有潜在的兴趣的，这也就使得广告主愿意支付高额的网络广告费用。根据相关的数据显示，日本著名的汽车公司丰田汽车公司，在其网络广告中，对于其每次广告的曝光只愿意支付几美分，但是对于该广告每点击一次，愿意付超出曝光数倍的价钱。一些具有较高的经营眼光的广告主已经逐渐认识到，当前的网络广告只能增加曝光的次数，其点击数量的增长是很有限的。因此，网站要想获得广告主长期的投资，就要合理应用数据挖掘技术，研究广告主的广告需求，从而为其提供周到的服务。对于一些自建网站的企业与商家，要通过合理的应用数据挖掘技术，对其营销和生产策略进行合理的调整，从而使企业获得更多的经济效益[3]。

（二）Web 挖掘应用在网络广告定制中的注意事项

在网络广告设计的过程中，有人评价其就像散文，是可以实现将上下五千年，纵横八万里的管理、规范内容都包括在内的。优质的广告和一篇成功的散文是一样的，要具备散文“形散神不散”的特点。在当前的市场中，网络广告行业之间的竞争较为激烈，要想在竞争中取得的较好的成果。首先，就要比竞争对手更加了解客户的心理与需求。通过应用现代信息技术和数据挖掘技术，广告主可以根据其经营理念与经营需求提供特定的信息，并能通过网站，有指向性的呈现给客户，在不引起客户的反感情绪的同时，还能就激发其好奇心理，使其进行详细的了解。其次，还要求网络公司能够在现有的数据挖掘的基础上，不断加大数据分析力度，从而促进其自身发展，并能较好的满足广告主的经营策略，实现双赢。最后，要想真正实现数据挖掘工作的效用，还要不断加强对企业、商业业务的深入了解，并能在实践中总结数据分析经验。在企业中要优势专业的数据挖掘方面的专家，能够专门负责数据分析和数据挖掘工作。

三、数据挖掘技术应用于网络广告的问题及解决办法

（一）web使用现状

通过在网络广告中应用数据挖掘技术，可以使网站中的网络广告的互动性更强，更加妇幼创意，且可以有效地节约与控制成本，并能够对广告的实际效果进行准确的统计。这不仅可以保证广告业主利益，也可以使网站和业主之间形成更加良好的合作关系，但是在其运行的过程中也存在一些问题，对网络广告的良性发展造成了一定的困扰与阻碍。

首先，在对数据挖掘技术的应用中，相关的技术工作人员对数据挖掘的认识还不够全面，有部分技术人员认为，数据挖掘对网络广告开发布不具实际意义，且其计算结果往往不够准确与可靠；也有部分技术人员认为，通过应用数据挖掘技术，可以获得所有信息与知识。这两种认识都比较极端。且数据技术挖掘需要大量的时间操作实施，并会产生大量的费用。如果不能考虑实际需求，就盲目地运用数据挖掘，也会给广告主造成一定的经济负担与压力。

其次，网络广告的数据质量存在一定的问题。因为数据挖掘中涉及到的数据信息数量庞大，因此就容易出现一些错误的或者是冗余的数据，影像数据挖掘技术的正常开展。例如，在数据挖掘中存在数据缺值的现象，就不能准确的反映数据的属性和特征。

再次，在其选取技术方法时也存在一定的问题。在进行技术挖掘的过程中，因为应用不同的挖掘技术，其所针对的主题也是存在一定的差异。因此，选取合适的技术方就有重要的意义。但是在其实际的数据挖掘的过程中，一些技术人员在处理一些比较复杂的数据对象时，使用决策树的方法，往往效果不够理想，可以采取同神经网络和遗传算法则相结合的方法，从而获得较为满意的结果[4]。

最后，对客户的个人隐私泄漏问题。在当前的社会市场经济发展过程中，市场中还出现了一批商业信息供应商，因此，就很容易获得用户所需的地理信息、人口统计和家庭背景等数据信息。尤其是在一些客户使用信用卡、医疗卡等过程中，该客户的职业、年龄以及工资等相关信息，都可能被泄漏。而且网络中可以通过多种渠道获得个人隐私，也可能被一些不法分子利用，进行违法的活动。数据安全问题，也是当前人们在数据网络中最为关注的问题，这也是在进行数据挖掘中需要注意的问题。

（二）解决对策

1.解决问题的具体方法

首先，采取数据集预处理的方法

因为在其原始的数据库中的数据信息存在一定的问题，因此，就很有必要在其实施数据挖掘算法之前，把原始数据集进行一定的处理，这个处理数据的过程就是数据预处理。通过采取数据预处理的方法，不仅可以保证挖掘数据的正确性和有效性，还能在数据挖掘前，就对其数据格式和内容进行调整，从而能够使其数据库内的数据信息，更加符合数据挖掘需求。

在数据挖掘的过程中，往往存在数据库中的数据受到噪声数据、不一致数据以及丢失数据的阻碍，而不能直接满足数据挖掘的需求。且在数据挖掘时，需要处理海量的数据信息，对其运行效率也会产生一定的影响，且其中的噪声干扰还会影响挖掘结果，使之存在一定偏差。

其次，构建欺诈点击检测模型。有部分客户在点击网络广告时，不可避免的会遇到一些虚假广告与欺诈信息，从而对该网络广告产生反感与厌恶之情。因此，就很有必要构建欺诈点击检测模式。通过在网站系统中建立起数据采集→初步

评估→评估修正→数据存储→信息反馈的欺诈点击检测模块，对广告信息进行及时的存储、评估，并能及时对该点击数据进行分析，看其是否具备欺诈性质，进而进行进一步的分析，对初步评估信息进行修正，最后将数据进行收集与存储，从而形成完整的反馈信息，并将该信息告知广告联盟，并能根据相关的数据分析结果，向广告主退还相应对的广告费用[5]。

2.解决策略的有效作用

通过应用构建欺诈点击检测模型，以及数据预处理的方法，可以有效的减少数据挖掘的障碍，提高数据额挖掘结果的准确性，并能保证网络广告的质量，从而吸引更多的广告主。

结束语

综上所述，仅仅通过数据挖掘技术就想获得较好的网络广告效果，就目前的技术水平来看，仍旧是不能实现的，还需要网站企业不断加强对数据挖掘技术的开发与发展，根据企业与用户的需求对其进行合理的设计，同时，还要加强企业的各个部门之间的互相协作，进一步提高网络广告的质量。（作者单位：百度时代网络科技有限公司）

参考文献：

[1]李凯，嚴建援，林漳希.信息系统领域网络精准广告研究综述[J].南开管理评论，2015（2）

[2]吴九雄.Web挖掘在电子商务中的应用研究[J]，信息系统工程.2010（01）

[3]王海清，杨英飞.浅谈Web挖掘在电子商务中的应用[J].东方企业文化，2012（06）

[4]李爱春，滕少华.Web挖掘在网络广告点击欺诈检测中的应用[J].计算机工程与设计，2012（3）

[5]褚丽莉.基于Java的搜索引擎技术在Web信息挖掘中的应用[J].辽宁工程技术大学学报（自然科学版），2010（5）