臺灣博碩士論文加值系統

網路廣告一直是網站經營者最重要的收入財源，雖然目前網路廣告的技術與機制日漸完善，但是廣告主對於網路廣告所帶來的效益也是一直抱持著懷疑的態度，主要的原因在於廣告商無法掌握使用者的特性及偏好，以致於提供不適切的廣告訊息。在此本研究提出了個人化廣告資訊推薦架構，來解決這個問題，此架構是以網路廣告聯播制為基礎，主要分成三個模組：興趣分析、興趣學習、與廣告過濾。在興趣分析模組中，本研究應用模糊推論來分析使用者的瀏覽行為來獲得使用者偏好。而實驗結果也顯示，利用模糊推論所分析出的使用者興趣值，會與使用者的興趣呈現高度的正相關。興趣學習模組的功能便是根據使用者興趣值與網頁關鍵字，利用Widrow-Hoff 演算法來學習使用者輪廓。廣告過濾模組則在使用者進入網頁時，根據使用者輪廓與廣告輪廓資料庫進行廣告的過濾與廣告播送，以達到一對一的行銷，並提升網路廣告的效益。

Web Advertising is the most import income source to web site. Even though current techniques and mechanisms of web advertising are getting maturity, advertisers always doubt the benefit of web advertising. The main reason is that the advertisement dealer can not understand the characters and preferences about user so that they provide inappropriate advertisement information to users. In order to solve the problem, this study proposes a recommended architecture of personalized advertisement. It is based on web advertising association mechanism and consists of three modules: Interest Analysis Module, User Profile Learning Module, and Advertisement Filtering Module. In the Interest Analysis Module, this study analyze the browsing behavior of user by using fuzzy inference to capture the user’s preference. In the meantime, the experiment shows that there is a high positive relationship between the user’s “interest value” obtained from analyzing those behaviors and user’s “interest”. The purpose of the function of User’s Profile Learning Module is to learn user’s profile using the Widrow-Hoff algorithm that takes “interest value” and keywords of web page as parameters. While user requests a web page, Advertisement Filtering Module starts the task on advertisement filtering and delivering for the user at one-to-one marketing and improves the benefits of web advertising according to the user’s profile and the profile database of advertisement.

一、緒論 １
1.1 研究背景與動機 ……………………………………………… 1
1.1.1 網路廣告與傳統媒體廣告的不同 ……………………… 1
1.1.2 網路廣告市場的現況 …………………………………… 2
1.1.3 網路廣告的問題 ………………………………………… 3
1.2 研究目的 …………………………………………………… 4
1.3 研究方法 …………………………………………………… 5
1.4 論文架構 …………………………………………………… 6
二、文獻探討 7
2.1 網路廣告 ……………………………………………………… 7
2.1.1 網路廣告的機制 …………………………………… 7
2.1.2 網路廣告的形式 …………………………………… 9
2.1.3 網路廣告的運作模式 ……………………………… 13
2.1.4 網路廣告的播放技術 ……………………………… 16
2.1.5 網路廣告的相關研究 ……………………………… 17
2.2 個人化資訊研究 …………………………………………… 19
2.2.1 個人化技術的種類 ………………………………… 20
2.2.2 相關技術 …………………………………………… 21
2.2.3 個人化資訊的相關應用與研究 …………………… 24
2.3 使用者回饋 ………………………………………………… 27
2.3.1 使用者行為的監視 ………………………………… 27
2.3.2 使用者回饋的相關應用與研究 …………………… 30
三、理論基礎 31
3.1 模糊理論 …………………………………………………… 31
3.1.1 模糊集合 …………………………………………… 32
3.1.2 模糊集合的運算 …………………………………… 35
3.1.3 模糊法則與語意變數 ……………………………… 36
3.1.4 近似推論 …………………………………………… 40
3.1.5 解模糊化 …………………………………………… 46
四、個人化廣告資訊推薦架構 48
4.1 系統描述 …………………………………………………… 48
4.2 使用者興趣分析模組 ……………………………………… 51
4.2.1 使用者興趣推論模式 ……………………………… 51
4.2.2 輸出入變數定義 …………………………………… 53
4.2.3 歸屬函數訂定 ……………………………………… 53
4.2.4 模糊規則制訂 ……………………………………… 59
4.2.5 解模糊化 …………………………………………… 62
4.3 使用者輪廓學習模組 ……………………………………… 66
4.3.1 使用者興趣描述與儲存 …………………………… 66
4.3.2 使用者輪廓學習 …………………………………… 68
4.4 廣告資訊過濾模組 ………………………………………… 70
4.4.1 廣告資訊描述 ……………………………………… 70
4.4.2 資訊過濾 …………………………………………… 71
4.5 範例說明 …………………………………………………… 72
五、系統功能設計 77
5.1 系統環境說明 ………………………………………………… 77
5.2 系統功能架構 ………………………………………………… 78
5.3 系統範圍與限制 ……………………………………………… 98
六、實驗評估 100
6.1 實驗設計 …………………………………………………… 100
6.2 實驗結果與分析 …………………………………………… 102
七、結論與未來展望 107
7.1 結論與貢獻 ………………………………………………… 107
7.2 未來展望 …………………………………………………… 107
參考文獻 109

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