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基于适宜度的网站广告自动投放系统的设计

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-15页
   ·选题背景第10-11页
   ·研究现状第11-13页
   ·主要工作和编排结构第13-15页
第二章 网站广告及其投放策略概述第15-24页
   ·网络广告概述第15-18页
     ·网络广告的定义和目的第15页
     ·网络广告的主要类型第15-17页
     ·网络广告的发展态势第17页
     ·网络广告的优缺点第17-18页
   ·网站广告投放概述第18-21页
     ·网站广告投放的基本原理第18-19页
     ·已有的广告投放策略概述第19-20页
     ·决定网站页面广告投放效果的主要因素第20-21页
   ·课题所需广告投放策略的研究思路第21-23页
     ·项目委托方对课题的要求第21页
     ·课题所需广告投放策略的研究思路第21-22页
     ·传统定向投放策略中广告投放效果差的主要原因第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 基于适宜度的网站广告投放策略的设计第24-31页
   ·基于适宜度的网站广告投放策略的提出第24-25页
     ·网站页面广告投放适宜度的定义及计算方法第24-25页
     ·基于适宜度的网站广告投放策略的提出第25页
   ·基于适宜度的网站广告投放策略的内容第25-28页
     ·基于适宜度的网站广告投放模型第25-26页
     ·选择 Kth 平均跳转度最高路径第26-27页
     ·获取路径中的最佳广告投放页面第27-28页
     ·投放广告到最佳广告投放页面中第28页
   ·基于适宜度的网站广告投放策略的有效性及关键问题的求解思路第28-30页
     ·本文策略的有效性第28-29页
     ·本文关键问题的求解思路第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第四章 使用 GA 算法求解投放策略中的关键问题第31-66页
   ·GA 算法概述第31-35页
     ·遗传算法的产生第31-32页
     ·遗传算法中的相关概念第32页
     ·基本遗传算法的实现方法第32-34页
     ·遗传算法的特点第34-35页
   ·基本GA 算法在求解本文关键问题时的不足第35-36页
   ·修正GA 算法的设计与实现第36-45页
     ·编码方法第37-39页
     ·适应度函数第39页
     ·子代的产生第39-42页
     ·Kth 最优无重复个体的选择第42-43页
     ·修正 GA 算法实现的流程图第43-45页
   ·修正GA 算法的验证与特点第45-48页
     ·算法的正确性验证第45-47页
     ·算法的特点第47-48页
   ·修正GA 算法的性能分析第48-53页
     ·算法的空间复杂度第48页
     ·算法的时间复杂度第48-49页
     ·算法的性能实测第49-53页
   ·修正GA 算法与DFS 算法的性能比较第53-62页
     ·DFS 算法概述第53-61页
     ·修正 GA 算法与 DFS 算法的性能比较第61-62页
   ·修正GA 算法与基本GA 算法的实测性能比较第62-65页
     ·基本 GA 算法的性能测试条件第62-63页
     ·修正 GA 算法与基本 GA 算法的性能比较结果第63-65页
   ·本章小结第65-66页
第五章 基于适宜度的网站广告自动投放系统的设计第66-78页
   ·开发环境及设计目标第66-67页
     ·开发环境第66页
     ·设计目标第66-67页
   ·系统的设计第67-72页
     ·系统的体系结构第67-68页
     ·基本信息收集模块第68-69页
     ·基于适宜度的投放页面选择模块第69-71页
     ·广告投放实施模块第71-72页
     ·人机交互界面模块第72页
   ·使用系统进行广告投放的操作步骤第72-73页
   ·系统的测试第73-77页
     ·功能测试第73-76页
     ·性能测试第76-77页
   ·本章小结第77-78页
第六章 全文总结第78-79页
   ·工作总结第78页
   ·本文的创新点第78页
   ·工作展望第78-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-83页
在学期间的研究成果第83-84页

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