基於情境感知的個人化中文廣告推薦

現今的網路廣告普遍還是以隨機的方式來推薦廣告，使用者對所推薦的廣告不一定感興趣，使得廣告點閱率偏低。目前也有針對個人化廣告推薦的研究，但卻沒有針對中文廣告的推薦。因此，本研究希望發展一個可以針對中文廣告的個人化推薦系統。我們將以情境感知的架構為基礎，從分析使用者的交談內容及其個人資訊中來蒐集短期和長期的情境資訊，並且利用這些情境資訊經由模糊推論引擎找出符合使用者需求的廣告，藉此找出使用者感興趣的廣告。經由本研究的實驗結果顯示，本研究所提出的個人化廣告推薦確實能夠改善傳統廣告的點閱率，如此將可讓廣告商獲得良好的廣告效益，也能讓使用者取得感興趣的廣告。