上下文定向
它是f(c)的标签，它与行为定向相似，也是对用户打标签，但它所打的是一个即时标签，但实现它的系统，是不可能做到实时的，我称它为一个Near-line的系统，意思是接近实时的系统。
要对上下文打标签，需要一个Key是URL，Value是特征的Cache。广告投放系统就通过URL从这个Cache中取得相应的特征。实现这个Cache与搜索中的爬虫有些区别，因为无法预先知道哪些页面会出广告，如果用爬虫就会做很多无用功。所以在初始化的时候，Cache是空的。下面举例说明。
图中的Cache有http://a...，http://b...，http://c...三个URL，每个url的Value是它页面所包括的关键词和标签组成的。假设一个用户访问http://a...，那么cache就会返回它相应的关键词和标签，如果用户访问url是http://d...，那么cache这次返回空，同时cache立即触发fetcher将页面抓下来，对这个页面进行分析，得到它的关键词和标签，这个过程只有几秒钟或是几分钟，下一次用户访问http://d...，cache就会返回它相应的关键词和标签了。这样的实现流程比较简单，只会处理有用户访问的页面。同时还要设置一定的失效时间，超过失效时间的页面会重新抓取分析。
其它的系统实现也可能进行更深入的一些挖掘，上面的实现方式只能使用自己页面的信息，而得不到其它网页Link到这个页所用的关键词信息，但这种实现就比较复杂了。