通過對用戶在網(wǎng)站上的瀏覽記錄、搜索歷史、點擊行為等數(shù)據(jù)進行分析，了解用戶的興趣愛好和需求。

根據(jù)用戶的興趣愛好和需求，從廣告庫中選擇最合適的廣告進行推薦。這需要廣告庫中的廣告有足夠的數(shù)量和質量，以滿足不同用戶的需求。

收集用戶對推薦廣告的反饋，如點擊率、轉化率等，用于優(yōu)化算法和改進廣告內容。

通過持續(xù)的數(shù)據(jù)采集和分析，以及不斷的試驗和調整，優(yōu)化廣告推薦策略，提高廣告效果。

可以通過聚類、關聯(lián)規(guī)則等方法，找出用戶的興趣標簽。同時，也可以通過情感分析等方法，了解用戶的情感傾向。

可以使用基于內容的推薦系統(tǒng)，也可以使用協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)。前者是根據(jù)用戶的興趣愛好推薦廣告，后者是根據(jù)其他相似用戶的喜好推薦廣告。

1. 對于數(shù)據(jù)挖掘，可以嘗試引入更多的特征，如地理位置、設備類型等，以更準確地描述用戶。

2. 對于廣告推薦，可以考慮使用深度學習等先進技術，以提高推薦的精度和效率。

3. 對于用戶反饋，除了點擊率和轉化率，還可以收集用戶的評論、評分等信息，以更好地理解用戶的需求和感受。