以下是关于谷歌浏览器广告过滤规则智能化调整研究的内容：
1. 基于机器学习的调整：利用机器学习算法，如神经网络、决策树等，对大量的广告数据和用户行为数据进行学习。例如，通过分析用户对不同类型广告的点击率、停留时间、关闭操作等行为，判断用户对广告的偏好和厌恶程度。当用户频繁关闭某类弹窗广告时，系统自动调整规则，加大对这类弹窗广告的过滤力度；若用户对某些特定风格的横幅广告关注度较高，适当降低对该类广告的过滤严格度，实现个性化的过滤规则调整。
2. 根据广告特征动态调整：对广告的特征进行实时监测和分析，包括广告的格式（如图片广告、文字广告、视频广告等）、来源网站、投放时间等。如果发现来自某个低质量网站的恶意广告增多，且这些广告多以弹出式窗口出现，系统自动更新过滤规则，专门针对该网站的弹出式广告进行更严格的过滤。对于在特定时间段（如夜间）用户投诉较多的广告类型，临时调整过滤策略，在该时间段加强过滤。
3. 结合用户反馈调整：建立便捷的用户反馈机制，当用户遇到无法过滤的广告或误过滤的正常内容时，可以通过简单的操作（如点击反馈按钮）向系统反馈。系统收集这些反馈信息，并进行分类和分析。如果多个用户反馈某类广告过滤不完全，系统自动调整规则，完善对该类广告的识别和过滤；若用户反馈某些正常网页元素被误判为广告过滤，系统及时修正规则，避免误过滤。