3.广告识别和过滤：机器学习算法可以自动识别识别和过滤掉低质量或欺诈性广告，如虚假广告、恶意插入广告、恶意点击广告等。
机器学习技术在互联网广告中的应用研究主要涵盖以下几个方面：
1. 广告推荐系统：机器学习算法可以利用用户的历史行为数据（浏览、点击、购买等）进行分析和建模，预测用户对广告的兴趣，并根据预测结果为用户推荐相关广告。这样可以提高广告的点击率和转化率，提升广告效果。
2. 广告投放策略优化：机器学习算法可以通过模型训练和优化，分析广告投放数据和效果数据，提取关键特征，并预测广告的效果。通过对广告投放策略进行优化，可以提高广告的ROI（投资回报率）。
3. 广告识别和过滤：机器学习算法可以自动识别识别和过滤掉低质量或欺诈性广告，如虚假广告、恶意插入广告、恶意点击广告等。这可以提高广告平台的用户体验和广告质量。
4. 广告创意优化：机器学习算法可以根据用户行为数据、广告效果数据和创意特征，进行广告创意的分析和优化。通过对广告创意进行改进，可以提高广告吸引力和用户的点击率。
5. 广告投放时机选择：机器学习算法可以根据用户的历史行为数据和上下文信息，预测用户在不同时间和场景下的广告点击率。基于这些预测结果，可以选择最佳的广告投放时机，提高广告效果。
6. 广告定价策略优化：机器学习算法可以通过对广告投放数据和效果数据的分析和建模，预测广告的转化率和价值。基于这些预测结果，可以优化广告的定价策略，提高广告平台的收益。
总的来说，机器学习技术在互联网广告中的应用研究旨在提升广告效果、优化广告投放策略、提高广告质量和用户体验，并为广告平台提供更好的收益和盈利能力。