摘要
随着信息技术的迅猛发展，大数据技术逐渐成为推动广告行业变革的核心力量。本研究以大数据在广告精准投放中的应用与挑战为切入点，旨在探讨大数据如何通过数据挖掘、机器学习和用户行为分析等手段提升广告投放的效率与效果，并深入剖析其面临的隐私保护、算法偏差及数据质量等问题。研究采用文献综述与实证分析相结合的方法，通过对国内外相关案例的系统梳理以及对实际广告投放数据的定量分析，揭示了大数据技术在优化用户画像构建、提高广告触达率和转化率方面的显著作用。同时，研究发现当前大数据应用仍存在数据孤岛现象严重、隐私保护机制不完善以及算法透明性不足等关键问题。本研究的创新点在于首次提出了一种基于多源数据融合的用户行为预测模型，该模型能够有效整合线上线下数据资源，显著提升广告投放的精准度。此外，研究还从技术和政策层面提出了针对性的改进建议，为行业实践提供了理论支持与操作指南。总体而言，本研究不仅验证了大数据技术在广告精准投放中的重要价值，也为未来的研究方向和技术突破奠定了基础。
关键词：大数据技术；广告精准投放；用户行为预测；隐私保护；算法偏差
Abstract
With the rapid development of information technology, big data technology has gradually become a core driving force for transforming the advertising industry. This study focuses on the application and challenges of big data in precise advertising placement, aiming to explore how big data enhances the efficiency and effectiveness of advertising through approaches such as data mining, machine learning, and user behavior analysis, while thoroughly examining issues including privacy protection, algorithmic bias, and data quality. By employing a combination of literature review and empirical analysis, this research systematically investigates domestic and international case studies and conducts quantitative analyses of real-world advertising placement data, revealing the significant role of big data technology in optimizing user profiling, improving ad reach rates, and enhancing conversion rates. Simultaneously, the study identifies critical problems in current big data applications, such as severe data silo phenomena, inadequate privacy protection mechanisms, and insufficient algorithm transparency. A key innovation of this research is the proposal of a multi-source data fusion-based user behavior prediction model, which effectively integrates online and offline data resources, significantly improving the accuracy of advertising placement. Furthermore, the study provides targeted improvement suggestions from both technical and policy perspectives, offering theoretical support and operational guidance for industry practices. Overall, this research not only verifies the crucial value of big data technology in precise advertising placement but also lays the foundation for future research directions and technological breakthroughs.
Keywords：Big Data Technology; Precise Advertising Placement; User Behavior Prediction; Privacy Protection; Algorithm Bias
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 研究背景与意义 1
(二) 国内外研究现状综述 1
(三) 本文研究方法与技术路线 2
二、大数据在广告精准投放中的关键技术 2
(一) 数据采集与处理技术分析 2
(二) 用户行为数据分析方法 3
(三) 机器学习算法在广告投放中的应用 3
(四) 技术实现的挑战与优化方向 4
三、广告精准投放的应用场景与实践 4
(一) 社交媒体平台的广告投放策略 4
(二) 电商领域中的个性化推荐机制 5
(三) 跨屏广告投放的技术支持与效果评估 5
(四) 实践案例分析与经验总结 6
四、大数据在广告精准投放中的伦理与隐私挑战 6
(一) 数据隐私保护的法律与政策框架 6
(二) 用户隐私权与商业利益的平衡 7
(三) 数据滥用的风险与防范措施 8
(四) 道德责任与行业自律机制 8
结 论 10
参考文献 11
