随着网络技术的飞速发展,很多广告主开始从传统媒体广告投放转向互联网广告投放。然而,互联网广告投放的随意性和泛滥性让网民深受其烦,不仅网络广告的投放得不到预期的效果,而且网站点击率也随之下降。针对这种情况,互联网广告的精准投放给互联网广告市场带来了无限生机。精准广告投放即针对用户的个性化向其投放感兴趣的广告,同时真正满足用户对产品需求的信息。目前互联网广告系统中,要做到精准投放主要有三种方式:常见的定向型,主要是针对地理位置、投放时间段等单个属性或者组合属性进行投放;另一种是基于内容的投放方式,这种广告投放系统主要包括提取网页主题词、提取广告文本主题词,计算它们之间的相关性,然后进行广告的投放。而基于用户行为特征的精准广告投放系统主要是在提取到用户的行为特征数据之后,深入挖掘用户的特征数据,然后采用合适的分类算法对用户分类,进而针对用户的特征投放广告。本文通过对互联网广告交易模式的进一步分析,实现了一个互联网广告需求方平台即DSP(Demand Side Platform)原型系统,该系统通过与互联网广告交易平台的对接,主要帮助广告主参与到广告的竞拍中,并且综合用户信息、广告信息等各种信息计算最佳待投放的广告,从而实现广告的精准投放。在互联网广告的精准投放过程当中,面临着两个问题:有效的存储分析海量的用户数据和以一种高效简单的方式利用从数据中得到的有效信息指导广告的精准投放。为了解决这样的问题,本文完成了:1.本文给出了一套完整的移动广告精准分析平台解决方案,利用分布式计算平台Hadoop作为海量数据的存储和计算工具。2.利用分布式数据仓库Hive平衡由于海量数据处理和实时服务需求不同造成的性能问题。3.本平台设计了以标签为核心的服务提供模式,由精准分析平台提供以标签形式体现的广告精准信息,由广告主选择符合自身广告的精准信息并通过后台管理平台进行广告与精准信息的联结,而广告平台在业务触发的时候参考广告主的匹配信息和精准分析平台提供的精准信息进行广告的选择,将最合适的广告投放给用户。通过这样的方式,可以联结广告主、用户和各个业务平台,从而实现了广告的精准投放。