杨永瑞

摘  要：现阶段，我国电子商务平台的快速发展为人们的商品选购提供了极大的便利，但在商品种类、总量持续增加的影响下，消费者如何在最短时间内选择自己心仪的商品，就成为了电商平台关注的重点问题。广告推荐系统的出現恰好满足了消费者和电商平台的需求，广告推荐系统需要在精准定位的用户群体的基础上推荐其感兴趣的广告，数据挖掘技术的引入可以有效解决这一问题。本文基于广告推荐系统的概述，结合传统的广告分类模型弊端分析，探讨了数据挖掘下的广告推荐系统设计，并深刻研究了今后数据挖掘广告推荐系统面对的问题及研究方向。

关键词：数据挖掘;广告推荐;系统设计;问题研究

前言：随着我国电子商务网站的持续发展，诸如文本、图片这种非结构化的数据占据了网站数据的绝大部分。为了更好的实现针对性的广告推荐，电商网站必须要针对这种非结构化数据进行全方位的挖掘。作为数据挖掘技术重要组成部分的文本挖掘，能够从原始的文本中提取相应的知识，并且能够对于一些形式不确定的半结构以及非结构化的数据进行有效的处理。本文通过研究、探讨以数据挖掘作为基础的广告推荐系统的设计，以便为今后网络电商网站的精准化广告推荐提供借鉴和参考。

1、广告推荐系统概述

广告推荐系统作为现阶段推荐系统的典型应用成果代表之一，也是现阶段互联网广告的重要表现形式[1]。……