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清章一 2022-10-25 18:50:35

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Sam9029 2022-10-25

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内容概要：本文围绕2026年高教社杯全国大学生数学建模竞赛E题“SEM广告投放策略优化”展开研究，基于某互联网公司2025年约142万元的搜索引擎营销（SEM）投放数据，构建了从诊断、分类、优化到鲁棒决策的完整建模框架。研究首先通过多维度指标体系与对数线性假日效应回归模型分析投放效益的时间规律与结构性问题；继而提出成本—效益二维归一化分类方法，将关键词科学划分为黄金词、重点词、潜力词、问题词与无效词五类；在此基础上建立0-1整数规划模型，结合贪心算法与拉格朗日对偶定价求解预算约束下的最优投放策略；最后引入条件风险价值（CVaR）框架应对竞价与转化的不确定性，实现鲁棒优化。实证结果表明，优化策略显著降低单位注册成本，提升预算使用效率与展位质量。; 适合人群：具备数据分析与数学建模基础，对运筹优化、市场营销量化分析感兴趣的高校学生、数据分析师及互联网广告从业者。; 使用场景及目标：①应用于企业SEM广告投放策略的优化，实现预算约束下的转化最大化；②作为数学建模竞赛的参考案例，学习如何将实际商业问题转化为数学模型并求解；③掌握关键词分类、整数规划、鲁棒优化等方法在真实场景中的综合应用。; 阅读建议：此资源不仅提供了完整的建模思路与算法实现，还包含详细的策略对比与稳健性分析。读者应在理解模型原理的基础上，结合所提供的代码与数据进行复现与调试，重点关注分类逻辑、优化模型构建及不确定性处理方法，以深入掌握从问题分析到决策落地的全过程。

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