随着科技的进步和人们生活水平的提高,互联网用户大量增加,据IDC报告称2012年全球网民数量将突破19亿,中国网民数量将突破5亿。如此大的用户规模,使各类企业趋向于借助于网络广告推广自己的产品和服务。目前网络广告存在着无目标、爆炸式投放的缺点,无法满足企业的推广预期,关于广告精准投放的研究在深入进行。目前网络广告精准化投放主要有三种方式,基于物理位置的分类广告、基于用户行为/网页内容的定向广告、基于手机终端的短信广告等。其中定向广告的覆盖面广、精准度高,被各大互联网公司和精准化广告服务商所重视。课题主要研究基于用户行为定向的精准化广告投放,并且进行了设计和实现。论文首先介绍一些背景知识和精准化投放技术的现状,之后介绍系统实现中的相关术语、技术、以及所使用的分类算法,重点介绍系统设计实现的过程,包括数据库设计以及各个功能模块的详细设计等。在精准效果优化章节,提出了一种优化算法,即将用户的行为分为短期行为和长期行为,通过网络广告追踪窗口对用户浏览的网页进行追踪。根据用户上网行为的Recency,Intensity,Frequenty值及系统规定的权重,分别对用户长期行为和短期行为进行特征分析,挖掘出用户的短期偏好和长期偏好并计算出Raw Score。根据长期行为和短期行为的权重以及Raw Score,计算出用户各个主题的分值矩阵,并据此进行广告投放,实验数据显示,经过优化模块的处理,广告投放精准度有一定的提高,此模块是整个系统的创新点。论文最后给出了全文的总结,提出系统中存在的不足情况、下步的工作重点,总结了本人在硕士研究生期间的工作和成果。