数字标牌是城市户外广告的重要媒介,数字标牌产业的飞速发展具有重要的经济效益与社会效益。然而目前数字标牌产业只重视硬件的生产,忽视了标牌的管理。针对该问题,本文在现有技术的基础上对数字标牌的选址和广告的投放进行了研究,提出了耦合多源要素的数字标牌位置推荐和受众分类模型,以期实现数字标牌的科学化管理和广告的个性化投放。本文完成的主要内容如下:(1)数据特征提取与空间特征分析本文对数字标牌及其区位因子数据进行了标准格网化空间处理,并对格网化后的数据进行了清洗和相关性分析,确定了数字标牌的影响因素,完成了数据的特征提取工作。同时,利用三种点模式方法分析了数字标牌样本点的空间特征,为后续的研究奠定了基础。(2)基于内容推荐算法的数字标牌位置推荐模型模型利用聚类算法对研究区进行区域划分,将划分的结果作为推荐算法的建模数据序列;然后将数字标牌的空间特征融入到基于内容的推荐算法中,构建了数字标牌位置推荐模型;同时,利用推荐指标对模型进行有效性评价,评价结果表明利用本文提出的方法进行位置推荐具有较好的推荐效果,可以进一步提高推荐质量,推荐结果表明适合布设数字标牌的区域主要分布在王府井、金融街、北京西站等地。(3)基于神经网络和Huff模型的数字标牌受众分类模型模型以BP神经网络分类算法为基础,并对其进行优化使其能够适应多标签特征数据分类;同时利用改进的Huff模型计算数字标牌受众影响力,并将其融入改进的BP神经网络中,从而构建了Huff-BP模型。最后,利用多标签分类指标对模型进行有效性评价,评价结果表明本文提出的Huff-BP模型的各个评价指标均表现良好,表明本文提出的多标签分类模型具有较好的分类效果。同时,应用本文提出的Huff-BP模型对研究区的数字标牌受众进行了分类,分类结果表明受众集中分布在四环内及五环的环路周围。本文对数字标牌位置推荐和受众分类进行了深入研究。提出了耦合经济、人口、交通等多源要素的数字标牌位置推荐和受众分类模型。本文的研究能够有效的提高数字标牌布设的科学性与广告推送的精准性,为城市数字标牌的科学化与规范化管理提供了理论依据,对数字标牌行业的发展具有重要价值。