个性化广告推荐系统及其应用研究综述

本文由张玉洁、董政、孟祥武（北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室；北京邮电大学计算机学院（国家示范性软件学院））合作完成，发表于《Chinese Journal of Computers》（计算机学报）2021年第44卷第3期。作为一篇系统性综述，文章聚焦个性化广告推荐（Personalized Advertising Recommendation, PAR）领域，全面梳理了该领域的研究进展、关键技术、应用场景及未来挑战。

研究背景与意义

随着互联网和智能移动设备的普及，广告推送方式从传统的大范围投放转向精准化、个性化。然而，传统广告推送因无法满足用户差异化需求，易引发用户抵触情绪，导致广告效益下降。个性化广告推荐系统通过分析用户兴趣偏好（如行为记录、点击数据、上下文信息等），结合协同过滤（Collaborative Filtering）、上下文推荐（Context-Aware Recommendation）、点击率预测（Click-Through Rate Prediction）等技术，实现广告的精准投放。其核心目标是平衡用户体验与广告商经济效益，成为互联网广告领域的研究热点。

作者指出，尽管推荐系统的其他子领域（如新闻推荐、商品推荐）已有大量综述，但个性化广告推荐因其独特的对象（广告内容）、数据特征（如实时性、多源异构性）和技术挑战（如冷启动、隐私保护），亟需独立的系统性总结。本文填补了这一空白，为后续研究提供框架性指导。

核心内容与关键观点

1. 个性化广告推荐的独特性

• 与非个性化广告的对比：传统广告依赖泛化投放（如电视广告），而个性化广告通过用户画像（User Profiling）和实时反馈（如点击行为）动态调整策略。
  
• 与其他推荐系统的差异：
  
  • 数据特性：广告数据具有强时效性（如限时促销）、高敏感性（如隐私问题）和商业导向性（如转化率）。
    
  • 评价指标：除常规的准确率（Accuracy）外，需关注广告特有指标（如点击率CTR、转化率CVR）。
    
  • 技术挑战：需解决冷启动（Cold Start）问题（如新广告/用户缺乏历史数据）和动态偏好捕捉（如用户兴趣漂移）。
    

2. 关键技术体系

文章将个性化广告推荐技术分为三大类：
- 数据采集与预处理：
- 多源数据整合（如显式反馈评分、隐式反馈浏览记录）；
- 上下文信息（Contextual Information）建模（如时间、位置、设备类型）。
- 用户偏好获取：
- 显式偏好（Explicit Preference）：通过评分、评论直接获取；
- 隐式偏好（Implicit Preference）：通过行为日志（如停留时长、点击路径）间接推断。
- 推荐算法：
- 协同过滤：基于用户-广告交互矩阵，但受数据稀疏性限制；
- 上下文推荐：引入时空维度（如午间推送快餐广告）；
- 混合推荐：结合内容过滤（Content-Based Filtering）与协同过滤，提升鲁棒性；
- 深度学习模型：如利用RNN捕捉用户行为序列，或注意力机制（Attention Mechanism）加权关键特征。

3. 应用场景与典型案例

• 传统互联网广告：如Google AdSense通过用户搜索历史推荐相关广告；
  
• 移动服务：基于LBS（Location-Based Service）推送本地商家广告；
  
• 数字标牌（Digital Signage）：根据实时人流量调整广告内容；
  
• IPTV：结合观看习惯推荐插播广告。
  文中列举了阿里巴巴、Amazon的案例，说明个性化广告在电商中的经济效益（如提升30%以上转化率）。

4. 现存问题与未来方向

• 挑战：
  
  • 时效性（如广告生命周期短）；
    
  • 隐私保护（如GDPR合规性）；
    
  • 冷启动问题（尤其对新用户）；
    
  • 动态偏好建模（如疫情期间消费习惯突变）。
    
• 未来方向：
  
  • 多源数据融合（如社交网络+购买记录）；
    
  • 轻量化实时推荐（适用于移动端）；
    
  • 可解释性（Explainable AI）以增强用户信任。
    

学术价值与实践意义

本文是近10年来首个对个性化广告推荐领域进行全面梳理的综述，其价值体现在：
1. 理论层面：提出技术分类框架（如数据、算法、应用三维度），为后续研究提供方法论基础；
2. 实践层面：总结典型应用场景和评价指标，指导企业优化广告投放策略；
3. 前瞻性：指出隐私与时效性等新兴挑战，推动跨学科研究（如联邦学习在广告中的应用）。

亮点与创新性

• 系统性：覆盖从基础技术到前沿应用的完整链条；
  
• 数据驱动：统计分析多个公开数据集（如Criteo、Avazu）和专有数据集；
  
• 批判性视角：对比不同技术的优劣（如协同过滤 vs. 深度学习），而非简单罗列。
  

本文不仅适用于计算机科学研究者，也为广告从业者提供了技术落地的参考依据。