利用模糊推論探討瀏覽行為的擷取與分析在網路廣告上的應用

Abstract

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 一直也是抱持著懷疑的態度，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。在此本研究提出了一 個以模糊推論來分析使用者瀏覽網頁行為的 方法，藉此來獲得其偏好，同時也提出了一個 個人化廣告資訊推薦架構，此架構是以網路廣 告聯播制為基礎，利用模糊推論以及學習使用 者輪廓（profile）與過濾資訊的方法來推薦 個人化的廣告資訊，以達到一對一的行銷，並 提升網路廣告的效益。