網(wǎng)絡(luò)廣告媒體優(yōu)點與缺點（合集）-文庫吧
2024-10-28 20:48 本頁面
【正文】 設(shè)目前還存在穩(wěn)定性、安全性、線路寬窄和暢通與否、數(shù)據(jù)傳輸過度等問題，這在一定程度上制約了網(wǎng)絡(luò)廣告媒體的發(fā)展。最后電腦操作人員的文化水平相對要求較高，他要求電腦使用人員具備一定的文化水平、外語水平和基本的網(wǎng)絡(luò)常識，這在一定程度上也制約了網(wǎng)絡(luò)廣告媒體的發(fā)展。2．被動性網(wǎng)絡(luò)媒體與傳統(tǒng)電波媒體不同。它需要消費者主動進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)，主動點擊廣告，廣告主的廣告信息才會展現(xiàn)在受眾面前。因而它不具有很強的效果，主動權(quán)掌握在消費者手中。廣告主孤傲廣告投放到網(wǎng)站上面還需要訪問者把它“拖”出來才行。訪問者完全可以選擇看或是不看。因此，設(shè)立了網(wǎng)站也不應(yīng)定會有訪問者訪問，訪問者也不一定會看廣告。網(wǎng)絡(luò)媒體的這種被動性，這也影響到廣告的收視率、達(dá)標(biāo)率，從而限制了廣告主對網(wǎng)絡(luò)媒體的選擇。3．效果測評標(biāo)準(zhǔn)尚未確立網(wǎng)絡(luò)廣告效果測評一般是通過點擊率來體現(xiàn)的，但一般網(wǎng)頁上的各種圖標(biāo)、鏈接都產(chǎn)生點擊，一個網(wǎng)頁常常會因有幾個圖表和很多的鏈接而產(chǎn)生多次點擊，服務(wù)器接到的每一次請求都生成點擊次數(shù)，但點擊次數(shù)與網(wǎng)站的訪問人數(shù)之間的差別是巨大的。其次，對于廣告主來說，真正能夠揭示廣告是夠有效的既不是點擊率，也不是點透率，而應(yīng)該是訪問者點擊廣告之后對目的頁面所表現(xiàn)出來的興趣和受到的影響。4．上網(wǎng)費用高目前，我國個人上網(wǎng)大多以撥號寬帶方式，雖然Internet網(wǎng)上大部分信息資源是免費的，但是一撥號寬帶方式訪問Internet的用戶還是要支付一定的費用。特別是撥號用戶上網(wǎng)時不僅需要交付電話費，還要交付上網(wǎng)費。即使是礦帶用戶每月的月租費也相對昂貴。盡管上網(wǎng)費以大幅度下調(diào)，或采用包月、包年計算以吸引更多的中低收入者上網(wǎng)的收費方式相繼推出，但與傳統(tǒng)媒體相比，瀏覽網(wǎng)絡(luò)廣告還是要付出相當(dāng)?shù)馁M用。5．網(wǎng)絡(luò)管理法規(guī)尚未完善由于網(wǎng)絡(luò)本身有無限制的發(fā)展空間，使得目前對網(wǎng)絡(luò)媒體的管理不想對傳統(tǒng)廣告的管理那樣有嚴(yán)密的法規(guī)可遵循。不如由于目前尚無網(wǎng)絡(luò)廣告管理法規(guī)對網(wǎng)絡(luò)廣告進(jìn)行監(jiān)督和限制，使得在傳統(tǒng)媒體上手嚴(yán)格控制的廣告在網(wǎng)絡(luò)中的以自由發(fā)展。第二篇：bp網(wǎng)絡(luò)優(yōu)點缺點BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）又稱連接機模型，是在現(xiàn)代神經(jīng)學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)等學(xué)科研究的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的，它反映了生物神經(jīng)系統(tǒng)處理外界事物的基本過程，是在模擬人腦神經(jīng)組織的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的計算系統(tǒng)，是由大量處理單元通過廣泛互聯(lián)而構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)體系，它具有生物神經(jīng)系統(tǒng)的基本特征，在一定程度上反映了人腦功能的若干反映，是對生物系統(tǒng)的某種模擬，具有大規(guī)模并行、分布式處理、自組織、自學(xué)習(xí)等優(yōu)點，被廣泛應(yīng)用于語音分析、圖像識別、數(shù)字水印、計算機視覺等很多領(lǐng)域，取得了許多突出的成果。最近由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，它已經(jīng)成為模式識別的強有力的工具。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運用展開了新的領(lǐng)域，解決其它模式識別不能解決的問題，其分類功能特別適合于模式識別與分類的應(yīng)用。多層前向BP網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用最多的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式, 它具備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的普遍優(yōu)點，但它也不是非常完美的, 為了更好的理解應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行問題求解, 這里對它的優(yōu)缺點展開一些討論。首先BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下優(yōu)點：1)非線性映射能力：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實質(zhì)上實現(xiàn)了一個從輸入到輸出的映射功能，數(shù)學(xué)理論證明三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能夠以任意精度逼近任何非線性連續(xù)函數(shù)。這使得其特別適合于求解內(nèi)部機制復(fù)雜的問題，即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強的非線性映射能力。2)自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時，能夠通過學(xué)習(xí)自動提取輸出、輸出數(shù)據(jù)間的“合理規(guī)則”，并自適應(yīng)的將學(xué)習(xí)內(nèi)容記憶于網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值中。即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力。3)泛化能力：所謂泛化能力是指在設(shè)計模式分類器時，即要考慮網(wǎng)絡(luò)在保證對所需分類對 象進(jìn)行正確分類，還要關(guān)心網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)過訓(xùn)練后，能否對未見過的模式或有噪聲污染的模式，進(jìn)行正確的分類。也即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有將學(xué)習(xí)成果應(yīng)用于新知識的能力。4)容錯能力：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在其局部的或者部分的神經(jīng)元受到破壞后對全局的訓(xùn)練結(jié)果不會造成很大的影響，也就是說即使系統(tǒng)在受到局部損傷時還是可以正常工作的。即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定的容錯能力。鑒于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這些優(yōu)點，國內(nèi)外不少研究學(xué)者都對其進(jìn)行了研究，并運用網(wǎng)絡(luò)解決了不少應(yīng)用問題。但是隨著應(yīng)用范圍的逐步擴大，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也暴露出了越來越多的缺點和不足，比如：1)局部極小化問題：從數(shù)學(xué)角度看，傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為一種局部搜索的優(yōu)化方法，它要解決的是一個復(fù)雜非線性化問題，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值是通
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