可定向投放是网络广告的一大特点。数字时代的新技术使网络广告的定向投放成为可能：网络广告可以投放给某些特定的目标人群，甚至可以做到一对一的定向投放。数据挖掘作为一种先进的数据分析方法，是实现对客户数据进行深入分析的有效工具，其中聚类分析是其中重要的一种作用，可实现在没有训练的条件下把样本分为若干类。网络广告精确营销系统是聚类算法在网络广告投放中的应用体现，帮助用户锁定目标受众进行合适的网络广告投放。本文在研究了网络广告的特点和发展历史，以及数据挖掘的基本知识的知识背景下，提出了细分受众的精确网络广告营销的思路，并在此基础上提出了基于并行K-均值算法的网络广告精确营销系统模型，并详细说明了数据库管理，前端处理系统，数据采集系统，后台数据分析系统和效果计费系统的设计原理，并重点描述了基于并行K-均值算法的受众聚类系统的设计。根据受众的点击率、点击数、转化率，近期访问量以及曝光时间总和五个属性确定受众评价函数，利用PVM搭建并行虚拟机，选用Master／Slave模式实现了细分受众模块的程序设计，并最后通过实际效果证明了本系统的优越性。在本文最后还对系统的进一步改进作了总结，为下一步工作指明了方向。通过并行算法细分受众，快速的锁定目标受众群，实施合适的网络广告营销策略，这是网络广告投放市场的一次尝试，具有重要的现实意义和理论意义。