計算廣告丨《網際網路廣告演算法和系統實踐》讀書筆記

2022-03-01 12:42:35 字數 3098 閱讀 5542

網際網路廣告演算法和系統實踐

好創意不但能吸引人(提公升ctr),而且能夠抓住人(提公升roi)。

對廣告主,風險從大到小:cpm/cpt、cpc、cps

廣告系統收益指標:若千次展現的期望收益cpm值ecpm。

1.6.1 廣告位拍賣

1.6.2 廣義一階**gfp

1.6.3 廣義二階**gsp

1.6.4 vcg機制

\[x_iv_+x_v_+...+x_mv_

\]\[x_v_+x_v_+...+x_mv_+x_v_

\]\[(x_i-x_)v_+(x_-x)v_+...+(x_-x_m)v_m+(x_m-x_)v_

\]搜尋引擎技術

儲存技術和實時計算技術

推薦技術

點選率預估ctr prediction

廣告主工具

系統架構簡介

檢索引擎:關注效率和效能,online

實時點選率預估服務:對廣告打分,一維、二維分數,online

廣告主操作訊息更新服務:廣告主有權隨時更改廣告競價,online

使用者行為資料收集和更新系統:一般是online

特徵提取和行為分析:一般用hadoop平台,offline

反作弊系統:offine和online

廣告主後台:offline和online

儲存系統:儲存任務形式,有offline和online

計算系統:資訊挖掘,一般採取hadoop作資料探勘和特徵提取計算,採取mpi架構做模型訓練。

廣告排序:計算檢索到廣告的質量分數並排序。

流量分配:根據廣告排序分數,決定當前情況給使用者出哪些廣告。

精選:精確的預估廣告的點選率,進行排序。

關鍵字分析:根據使用者輸入,判斷是否出廣告,出什麼廣告。

2.2.1 廣告分析

廣告主建立廣告會選擇相關的競價詞,容易造成常見詞嚴重傾斜,解決問題的方法包括競價詞生成和模糊匹配。

2.2.2 查詢分析

短串:語義資訊不明確,根據使用者個性化資訊或上下文資訊消除歧義。

重要指標:擴大召回。

2.2.3 相關性匹配

基於點選模型的ctr預估方法

基於機器學習的ctr預估演算法

2.3.1 邏輯回歸模型

防止過擬合

2.3.2 特徵處理方式

2.3.3 演算法評估

假設正樣本數m,負樣本數n,計算auc開銷是m*n,通過排序減少auc時間複雜度。

2.4.1 投放要素

2.4.2 競價詞推薦方式

競價詞的匹配方式

推薦工具實際上找到「一座橋梁「

廣告主到中間節點邊歸一化權重,中間節點到候選詞邊故意話權重,文字相關性。

根據中間節點出度、入度資訊,計算中間節點調整係數,結合第一步相關性,計算出:\(《廣告主1,中間節點,候選詞》\)的分數

根據\(《廣告主1,中間節點,候選詞》\)的資料,固定乙個候選詞,綜合所有中間節點,計算所有\(廣告主1,候選詞1>\)分數,迴圈計算,獲得\(《廣告主1,候選詞》\)打分列表。

根據分數排序,獲取前n個詞。

2.4. 3 其他工具

定向廣告即非搜尋廣告

受眾定向方法:

3.2.1 監督行為定向

通過上面的線性泊松回歸求出使用者對該興趣點的瀏覽頻次的期望\(\lambda_\)和點選頻次的期望\(\lambda_\),使用者i對類別k的ctr計算方法

3.2.2 非監督行為定向

3.4.1 基於使用者的協同過濾演算法

3.4.2 基於單品的協同過濾演算法

3.4.3 奇異值分解svd

去除\(\sum\)中絕對值較小的特徵值,並在u和p中除去其對於的特徵向量使得

,從而達到降維目的,使得r計算高效。

實際推薦系統,除了使用svd方法求得w和v以外,另一種方法令\(\hat=wv\),最小化\(\hat\)和r的差異,求解出最優w和v。損失函式是

第二步根據這些廣告,進行排序。

關於多樣性

關於多目標

關於e&e(搜尋和探索)

三類角色

4.2.1 歷史與現狀

4.2.2 實時廣告競價

線上部分:處理廣告請求到來時的競價和投放過程。

4.2.4 實踐1 典型的廣告交易市場架構

高效能海量資料和儲存

可運維性

廣告業務系統

廣告投放引擎

廣告效果檢測系統

廣告防作弊和結算

資料平台和演算法

高效能廣告投放引擎

基於hadoop的資料平台:分布式計算框架

cdn關聯式資料庫

j2ee或lamp應用開發框架

負載均衡

服務化訊息中介軟體

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