OneLink流量分发管控系统的设计与实现
这是一篇关于全球速卖通,计算广告,流量承接,Spring框架的论文, 主要内容为AliExpress(简称AE)全球速卖通是阿里巴巴旗下的跨境电商平台,AE流量团队的主要工作是通过计算广告为AE电商平台引入网站流量。计算广告是基于互联网实践背景下的广告营销科学,研究如何使用计算的方法在广告活动的各个环节中进行优化。网站流量是用来描述访问一个网站的用户数量和用户所浏览的页面数量的指标。区别于用户自发访问网站带来的免费流量,网站还可以通过计算广告获得充分、高价值的付费流量。在互联网计算广告的整个生命周期中,流量承接,也就是用户访问网址之后的页面访问与内容呈现,是引导广告转化的重要环节,在这个环节需要依赖广告平台与推广者的密切合作。国际化跨境电商流量业务中的广告主、广告平台与推广者由于语言、国家、时差等天然因素,难以进行高效的沟通协作,会导致付费流量承接环节出现较多无效、低效页面访问,无法促成高效转化。为了解决以上问题,本文设计实现了OneLink流量分发管控系统,在推广者投放广告与买家最终访问承接页之间进行付费流量承接干预。OneLink系统支持用户按照需求自定义流量干预方案和算法推荐干预,其中包括对访问买家人群属性和流量属性的干预。当买家点击广告时,经过OneLink系统的流量会被进行匹配、改写和重定向,最终呈现给买家被干预过的着陆页面。OneLink系统使用了Spring Boot框架和基于该框架的AOP(Aspect Oriented Programming,简称AOP)技术实现业务逻辑,使用消息队列、服务治理框架和内存数据库等分布式基础中间件作为分布式复杂过程的解决方案,还引入了AEBrain(AliExpress的AI应用平台)和ODPS(Open Data Processing Service,简称ODPS)云上数据服务等适用于大数据场景的智能应用平台。OneLink系统成功解决了运营在无法与推广者取得有效沟通的情况下,对付费流量承接的干预需求。该系统已经上线运行,并多次支持保障了大规模促销和日常的流量干预需求,在配合运营的过程中显著提高了流量转化效率。
广告推荐投放系统的设计与实现
这是一篇关于计算广告,CTR预估,循环神经网络,注意力机制,行为序列的论文, 主要内容为随着现代人工智能、大数据等互联网信息技术的进一步发展与创新,以及近年来智能移动终端在全球的快速发展,互联网广告行业也随之革新并进入研究人员的视野,互联网广告的优势在于其可追踪性强、可通过获取用户偏好进行精准营销。通过挖掘用户的网上行为模式、浏览习惯等信息进行深度分析以了解用户的行为特点,并根据用户的地域信息、偏好等为之匹配广告。互联网广告的形式多种多样,如搜索排名和信息流广告等也经常出现在人们视野,伴随着互联网的流量基础,作为核心变现模式的广告业务也成为了各企业的重要盈利手段,与之相关的广告系统的必要性也随之体现。本文研究了国内外主流广告系统的现状及推荐算法模型,对广告投放推荐进行需求分析,设计实现了针对广告进行推荐的CTR预估系统。该系统包括数据预处理模块、候选广告召回模块以及广告点击率预估模块(CTR预估模块)、广告推荐模块等核心模块。在候选广告召回模块中,本文采用了基于Spark的ALS隐因子模型。该模型属于Spark中基于模型的协同过滤(model-based CF)的推荐算法,通过交替最小二乘法求解,交替地计算用户和广告的特征矩阵,保证每次计算过程中损失函数达到最优值。采用经过预处理后的数据作为召回模型的输入,经过模型的训练,使用训练后的模型对所有用户对广告的评分进行预测,最终将用户-广告评分数据排序后召回top-N广告。在CTR预估模块中,本文采用了深度兴趣进化网络。在深度兴趣进化网络框架中,本文首先引入GRU等结构处理连续行为数据,实现动态行为信息的提取,以捕获兴趣的动态变化过程实现CTR的提升;其次本文将注意力机制引入到深度兴趣进化网络中,依据候选广告和历史行为之间的关联性,计算相关权重分数,通过权重分数影响GRU更新门的方式引入注意力机制,经过计算获得用户兴趣向量的最终表示,使得与候选广告更加相关的用户行为所占比重更高,在融合为最终兴趣向量表示时作为主导。该模型使用Amazon数据集的子集Books和淘宝的工业数据集进行模型训练以及效果验证。实验结果表明,深度兴趣进化网络在点击率预估方面优于几种先进的模型。
OneLink流量分发管控系统的设计与实现
这是一篇关于全球速卖通,计算广告,流量承接,Spring框架的论文, 主要内容为AliExpress(简称AE)全球速卖通是阿里巴巴旗下的跨境电商平台,AE流量团队的主要工作是通过计算广告为AE电商平台引入网站流量。计算广告是基于互联网实践背景下的广告营销科学,研究如何使用计算的方法在广告活动的各个环节中进行优化。网站流量是用来描述访问一个网站的用户数量和用户所浏览的页面数量的指标。区别于用户自发访问网站带来的免费流量,网站还可以通过计算广告获得充分、高价值的付费流量。在互联网计算广告的整个生命周期中,流量承接,也就是用户访问网址之后的页面访问与内容呈现,是引导广告转化的重要环节,在这个环节需要依赖广告平台与推广者的密切合作。国际化跨境电商流量业务中的广告主、广告平台与推广者由于语言、国家、时差等天然因素,难以进行高效的沟通协作,会导致付费流量承接环节出现较多无效、低效页面访问,无法促成高效转化。为了解决以上问题,本文设计实现了OneLink流量分发管控系统,在推广者投放广告与买家最终访问承接页之间进行付费流量承接干预。OneLink系统支持用户按照需求自定义流量干预方案和算法推荐干预,其中包括对访问买家人群属性和流量属性的干预。当买家点击广告时,经过OneLink系统的流量会被进行匹配、改写和重定向,最终呈现给买家被干预过的着陆页面。OneLink系统使用了Spring Boot框架和基于该框架的AOP(Aspect Oriented Programming,简称AOP)技术实现业务逻辑,使用消息队列、服务治理框架和内存数据库等分布式基础中间件作为分布式复杂过程的解决方案,还引入了AEBrain(AliExpress的AI应用平台)和ODPS(Open Data Processing Service,简称ODPS)云上数据服务等适用于大数据场景的智能应用平台。OneLink系统成功解决了运营在无法与推广者取得有效沟通的情况下,对付费流量承接的干预需求。该系统已经上线运行,并多次支持保障了大规模促销和日常的流量干预需求,在配合运营的过程中显著提高了流量转化效率。
广告推荐投放系统的设计与实现
这是一篇关于计算广告,CTR预估,循环神经网络,注意力机制,行为序列的论文, 主要内容为随着现代人工智能、大数据等互联网信息技术的进一步发展与创新,以及近年来智能移动终端在全球的快速发展,互联网广告行业也随之革新并进入研究人员的视野,互联网广告的优势在于其可追踪性强、可通过获取用户偏好进行精准营销。通过挖掘用户的网上行为模式、浏览习惯等信息进行深度分析以了解用户的行为特点,并根据用户的地域信息、偏好等为之匹配广告。互联网广告的形式多种多样,如搜索排名和信息流广告等也经常出现在人们视野,伴随着互联网的流量基础,作为核心变现模式的广告业务也成为了各企业的重要盈利手段,与之相关的广告系统的必要性也随之体现。本文研究了国内外主流广告系统的现状及推荐算法模型,对广告投放推荐进行需求分析,设计实现了针对广告进行推荐的CTR预估系统。该系统包括数据预处理模块、候选广告召回模块以及广告点击率预估模块(CTR预估模块)、广告推荐模块等核心模块。在候选广告召回模块中,本文采用了基于Spark的ALS隐因子模型。该模型属于Spark中基于模型的协同过滤(model-based CF)的推荐算法,通过交替最小二乘法求解,交替地计算用户和广告的特征矩阵,保证每次计算过程中损失函数达到最优值。采用经过预处理后的数据作为召回模型的输入,经过模型的训练,使用训练后的模型对所有用户对广告的评分进行预测,最终将用户-广告评分数据排序后召回top-N广告。在CTR预估模块中,本文采用了深度兴趣进化网络。在深度兴趣进化网络框架中,本文首先引入GRU等结构处理连续行为数据,实现动态行为信息的提取,以捕获兴趣的动态变化过程实现CTR的提升;其次本文将注意力机制引入到深度兴趣进化网络中,依据候选广告和历史行为之间的关联性,计算相关权重分数,通过权重分数影响GRU更新门的方式引入注意力机制,经过计算获得用户兴趣向量的最终表示,使得与候选广告更加相关的用户行为所占比重更高,在融合为最终兴趣向量表示时作为主导。该模型使用Amazon数据集的子集Books和淘宝的工业数据集进行模型训练以及效果验证。实验结果表明,深度兴趣进化网络在点击率预估方面优于几种先进的模型。
计算广告检索系统的理论研究及其应用
这是一篇关于计算广告,信息检索,倒排索引,K-Index,OpIndex的论文, 主要内容为计算广告也就是通常所说的在线广告或互联网广告,是指投放在在线媒体上的广告。与传统媒体广告相比,计算广告在它短暂的几十年发展历程当中,逐渐形成了以人群定向为投放目标的技术型发展模式。倒排索引检索技术是以表征广告创意内容的关键词为键建立索引数据链,检索过程可以基本实现与广告物料库中元素数量无关的时间复杂度。K-Index检索技术理论根据广告定向条件中人群属性标签种类的数量将广告创意物料划分成不同的子集,这样就可以在检索过程中排除掉很大一部分不满足定向条件的广告物料,但检索性能会随着人群属性标签种类的增加而下降。OpIndex检索技术方案通过某种策略从广告定向条件中选取中心属性作为第一级索引,这种划分广告物料的方式可以很好的适应计算广告的发展趋势。本文主要内容是研究现存的各个典型广告检索技术理论,结合电商平台本身的业务特点,最终设计实现了一个两级索引的技术方案来组织存储广告创意物料,第一级采用OpIndex检索技术理论中选取中心属性划分广告创意物料库为若干子集的策略;第二级索引借鉴K-Index检索技术理论中二、三级索引的经验,根据选取的中心属性值再次划分各个广告创意物料子集,进一步缩小每个广告创意库子集的元素数量,在保证能够获取到所有满足定向条件的广告创意的前提下,尽量减少检索过程中访问到的广告物料数量,从而提高检索效率。通过实时监控系统对耗时的监测,基本可以满足平台的性能要求。同时,为优化人群定向条件的设置,设计出一种通过RSA加密广告主账号产生AES加密密钥的方案,将广告投放效果日志反馈给相应广告主,实现敏感数据在公共网络上的安全传输。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码客栈网 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/49497.html
