面向广告投放的大数据管理平台设计与实现

这是一篇关于广告投放,Hive,Spring Boot,Spark的论文, 主要内容为随着大型互联网企业的市场规模与用户群体的不断扩大,它们所拥有的用户数据量也在呈指数级递增。每个大型互联网公司,在掌握了如此数量级的用户之后,使得广告投放行业成为公司盈利过程中的关键一环。在当今互联网技术已经渗透到各行各业的时代,如何使用大数据技术让广告主获得期望的投放效果以及投资回报率的最大化,是各大互联网企业首先需要解决的问题之一,谁能让广告主客户在有限预算内的投放效果最好,谁就能掌握住客户资源,获得更大的盈利。所以,每个大型互联网公司都期望建立一个大数据管理工具来管理平台用户的数据,进行广告的精确投放。当今广告主在广告投放行业面临如下几个主要问题:(1)需要更贴合广告主和企业的实际投放业务需求,将广告投放给目标群体用户,即将广告主所期望投放的用户群体从海量用户中筛选出来。(2)已投放人群的管理复杂,难以对历史投放人群进行有效的管理,以及人群计算过程中无法进行实时状态的掌握,从而影响到后续投放的流程。(3)广告投放过程中无法得知用户群体的特征属性,从而无法制定相应的应对策略,进行更有效的投放。本文首先阐述了面向广告投放的大数据管理平台在广告投放行业中使用的研究背景与意义,然后从广告投放行业对大数据管理平台的需求出发,探索人群管理、计算与用户画像对广告精准投放的重要意义;接着介绍平台所使用到的技术选型、技术架构和网络架构。最后详细的论述了平台各个模块的关键功能,结合平台的架构与详细设计实现了面向广告投放的大数据管理平台。平台总体可分为用户管理、人群管理、人群计算以及画像计算四个部分,其中用户管理部分可分为认证服务器的Shiro认证流程模块、权限设置模块、Token令牌获取模块。人群管理模块分为结构化目录的管理、基于WebSocket的人群和画像实时状态修改、主题人群的管理。人群计算包括基于阅读文章的关键词人群计算、基于使用记录的APP人群计算以及基于位置服务人群。可根据广告主客户所提供的地理位置、关键词或APP,通过Spark从存储在Hive表的TB级用户数据中提取出相关用户,并将其压缩存储,供画像计算使用。用户画像可分为用户特征画像数据的计算、结果标签数据的管理等,将该人群包的用户信息与RocksDB中标签的用户数据对比生成用户画像,包括性别、年龄、地域分布、手机系统等,并将用户画像展示给广告主客户和营销人员,从而让广告主客户分析用户的特征以及行为,及时的进行策略的调整和定制,进而将广告更加精确的投放给感兴趣的用户。本平台所涉及到的用户数据主要源自企业内部数据和第三方平台数据,目前已经正式上线并且运行良好,承担了公司90%以上的广告投放业务,与其他部门的广告投放平台也有着一定的联系,已经成为了广告投放业务中必不可少的一环。

汉迪科技广告投放管理平台的设计与实现

这是一篇关于广告投放,Flask框架,Elasticsearch,Redis的论文, 主要内容为随着移动互联网的发展,移动互联网公司在媒体平台上通过广告投放为产品购买安装量已经是行业的常用手段。高效的广告投放能够帮助公司迅速推广新的产品,然后获取大量用户。所以如何高效的进行广告投放对移动互联网公司的运营非常重要。在广告投放过程中,投放团队会在各个媒体平台(例如Facebook)上申请广告账号,建立广告活动,然后上传广告素材并在媒体平台上播放。然而,随着公司产品逐渐增多,广告投放需求也越来越复杂。投放团队由于广告业务过于复杂而无法高效地进行广告投放。此外,由于没有统一的管理以及预警机制,常常会出现广告成本无法控制,即使投入很多资金取得的广告效果也不尽人意。为了解决以上问题,广告投放管理平台应运而生。广告投放管理平台改变了传统线下的广告投放模式,提供了自动化的数据结算、投放竞价预警、广告单管理以及素材管理等功能,将广告投放团队从复杂的业务细节中解放出来,简化了广告投放的业务流程,控制了广告投放的成本,提高了广告效益。本文主要围绕广告投放管理平台的设计与实现展开工作。广告投放管理平台基于Rest架构风格设计,使用前后端分离的模式进行开发。服务端采用了 Flask框架。相对于Django等大型框架,Flask灵活且易于扩展。在存储方面,使用MongoDB存储数据量较大且价值密度比较低的业务数据。基础数据则使用传统的关系型数据库MySQL进行存储。同时,系统通过Redis缓存技术来提高性能,降低系统交互的平均响应时间,并运用Elasticsearch处理复杂搜索场景。目前该平台已经成功上线,有效的管理了公司的广告投放业务,简化了广告投放业务流程,提高了投放团队的工作效率,增强了广告投放相关业务部门之间的协作能力。

基于微服务架构的广告投放系统设计与实现

这是一篇关于广告投放,广告点击率预测,广告检索,人群计算,用户画像的论文, 主要内容为随着移动互联网的广泛普及和快速发展,在线广告已经成为互联网行业商业变现的重要手段之一。由于在线媒体流量的划分越来越精细,广告主对广告定向投放的精准性有更高的要求。目前的广告投放系统已经能够满足基本需求,但仍存在一些技术上的痛点:首先,广告点击率预测的准确度偏低。单一的预测模型难以同时学习低阶特征和高阶特征,模型性能较低;另外,广告检索过程缓慢。传统的倒排索引技术无法有效地处理高维度属性标签的检索请求,故无法适应高实时性的要求;最后,人群计算耗时过久。在计算资源有限的情况下,系统无法在短时间内处理千万级甚至亿级数量的人群计算,严重影响了广告主的使用体验。为了解决上述问题,本文设计并实现了基于微服务架构的广告投放系统。在预估广告点击率方面,本文对业内常用的点击率预测模型Deep FM进行了优化,提出了Light GBM+Deep AFM预测模型,解决了Deep FM无法自动提取特征组合和难以甄别重要特征交叉的问题,该模型利用梯度提升树算法从数据集中自动提取具有显著区分的特征组合,并在因子分解机部分引入了Attention注意力机制来表示各个特征交叉的重要性,使模型的性能在不增加复杂度的情况下有所提升;在广告检索方面,本文采用两级索引结构,对出现次数最少的属性标签建立核心索引树,减少每次所访问的物料数,克服了传统倒排索引在检索时因遍历大量物料而导致检索过程缓慢的问题;在人群计算方面,系统将Hive数仓中的人群数据同步到Click House中,并利用Click House集群的每个分片同时做本地运算,然后对每个分片结果进行汇总得到计算结果,这种并行计算方式提升了整体计算速度,避免了在计算资源紧张的情况下对大量人群进行计算时发生超时问题。基于微服务架构的广告投放系统助力广告主完成投放业务的一系列流程,实现广告创意对目标用户的精准触达。广告订单微服务负责实现广告信息录入、订单支付和投放效果查看等功能;广告投放微服务负责实现广告过滤规则生成、广告物料检索和广告限流等功能;广告竞价微服务负责预测用户对广告创意的点击率,以及对候选广告集进行排序和定价;画像管理微服务负责实现人群圈选、标签管理和画像计算等功能;数据统计微服务负责处理上报的日志数据,并进行数据统计,以及完成广告的扣费计算。目前,本系统已经正式发布上线,并且业务功能仍在不断迭代。线上运行结果表明,该系统所提供的广告投放功能提升了整体投放效率,实现了广告创意的精准投放,为公司商业化在线广告业务带来了增量收益。

广告投放数据分析系统的设计与实现

这是一篇关于大数据,广告投放,Hive,DSP,DMP,数据仓库,数据处理分析的论文, 主要内容为在现在的互联网背景下,随着私人计算机和手机的覆盖率增加,技术增长进而导致的网络的价格不断的降低,人们几乎在每一天都要上网进行各种各样的活动。而其中本人所在的实习公司会收到很多的来自人们的访问,因此会出现大量的访问数据,如何高效的使用以及储存这些量级极大的数据,进而应用于各种有利于公司的业务场景,成为了一个急需解决的问题。广告投放数据分析系统,即DMP系统(Data-ManagementPlatform,数据管理平台)的子系统,是目前大型和中型互联网公司中非常流行的一个系统,此系统是 RTB(RealTimeBidding,实时竞价)-DSP(DemandSidePlatform,需求方平台)体系中非常重要的一环。此系统需要完成的任务相当多,它不仅要处理来自于公司APP的大量数据,还要处理来自DSP系统的数据,除此之外,在数据处理完成后,此系统还要对这些数据进行数据可视化以及最后的导出工作,来支持数据分析部门,BI(Business Intelligence)部门以及算法部门的工作。在整个广告投放数据分析系统的开发中,本人主要参与了需求分析、设计、开发、测试以及维护的工作,本人的工作内容如下:(1)参与并完成了整个系统的需求分析,提出了我所想到的所有需要注意的环节以及问题,尽量满足来自于各个部门的内部需求。(2)参与并完成了整个系统的概要设计,最后确定了系统的功能模块划分。(3)与两人合作完成了系统各个模块的详细设计与实现、包括数据仓库数据获取子模块的详细设计与实现、实时流日志分析子模块的详细设计与实现、DSP日志获取子模块的详细设计与实现、数据库数据获取子模块的详细设计与实现、DSP日志分析子模块的详细设计与实现、数据仓库数据清洗子模块的详细设计与实现、cube制作子模块的详细设计与实现以及相对简单的数据展示模块和数据导出模块的详细设计与实现。(4)参与并完成了整个系统的测试工作。(5)负责整个系统的每日维护和更新,包括新ETL的编写,新主题数据的增加,每日自动化调度的实现等等。在实现广告投放数据分析系统的过程中,使用的技术大多数为Hadoop生态圈的相关框架,即Mapreduce,Hive,Spark,Kylin等,使用的开发语言为Java,Shell以及Hive Sql。本项目目前已经上线,并已经经过多次的更新与迭代,是一个完善的系统,对组内所有部门的工作都起到了非常大的支持作用。

某科技公司网络市场营销管理系统设计与实现

这是一篇关于网络市场营销,广告投放,网站分析,Hibernate的论文, 主要内容为互联网的高速发展为中国网络广告市场带来了无限的商机，众多商家纷纷把广告投放到各个网站上，但是由于商家的自主投放缺乏专业的分析和管理，无法保障广告投放的商业效果。因此，建立在网络广告的监控与分析基础上的，为商家提供最优投放的营销服务成为网络广告市场的迫切需求。 同时，在互联网流行的今天针对不同网民群体的网站也越来越多。对于任何一个网站管理者来说，及时准确的掌握用户的需求和爱好，并根据用户要求及时的调整网站结构与内容，是运营好一个网站的关键。 某科技公司网络市场营销管理系统为迎合以上网络市场需求，搭建在网络市场营销理念基础之上的管理系统，提供广告投放及网站分析服务。系统采用Struts+Spring+Hibernate及ExtJS2.0框架结构，遵循软件工程的思想，完成了系统的需求分析、概要设计、详细设计、实现、测试及部署上线。 论文首先介绍了需求分析（功能需求分析、非功能需求分析），系统概要设计（设计原则、安全方案、体系结构设计、技术架构设计、系统元素结构依赖关系设计、系统功能设计），详细设计（功能时序设计、业务流程设计、数据库设计）。其次，论文通过系统使用的关键技术为基础介绍了系统的实现及测试与部署上线。最后，论文还将系统与行业内具有较完善业务服务的两个同类产品（Quired Media和GoogleAnalytics）进行比较分析，为系统的扩展做好了准备工作。

基于微服务架构的广告投放系统设计与实现

这是一篇关于广告投放,广告点击率预测,广告检索,人群计算,用户画像的论文, 主要内容为随着移动互联网的广泛普及和快速发展,在线广告已经成为互联网行业商业变现的重要手段之一。由于在线媒体流量的划分越来越精细,广告主对广告定向投放的精准性有更高的要求。目前的广告投放系统已经能够满足基本需求,但仍存在一些技术上的痛点:首先,广告点击率预测的准确度偏低。单一的预测模型难以同时学习低阶特征和高阶特征,模型性能较低;另外,广告检索过程缓慢。传统的倒排索引技术无法有效地处理高维度属性标签的检索请求,故无法适应高实时性的要求;最后,人群计算耗时过久。在计算资源有限的情况下,系统无法在短时间内处理千万级甚至亿级数量的人群计算,严重影响了广告主的使用体验。为了解决上述问题,本文设计并实现了基于微服务架构的广告投放系统。在预估广告点击率方面,本文对业内常用的点击率预测模型Deep FM进行了优化,提出了Light GBM+Deep AFM预测模型,解决了Deep FM无法自动提取特征组合和难以甄别重要特征交叉的问题,该模型利用梯度提升树算法从数据集中自动提取具有显著区分的特征组合,并在因子分解机部分引入了Attention注意力机制来表示各个特征交叉的重要性,使模型的性能在不增加复杂度的情况下有所提升;在广告检索方面,本文采用两级索引结构,对出现次数最少的属性标签建立核心索引树,减少每次所访问的物料数,克服了传统倒排索引在检索时因遍历大量物料而导致检索过程缓慢的问题;在人群计算方面,系统将Hive数仓中的人群数据同步到Click House中,并利用Click House集群的每个分片同时做本地运算,然后对每个分片结果进行汇总得到计算结果,这种并行计算方式提升了整体计算速度,避免了在计算资源紧张的情况下对大量人群进行计算时发生超时问题。基于微服务架构的广告投放系统助力广告主完成投放业务的一系列流程,实现广告创意对目标用户的精准触达。广告订单微服务负责实现广告信息录入、订单支付和投放效果查看等功能;广告投放微服务负责实现广告过滤规则生成、广告物料检索和广告限流等功能;广告竞价微服务负责预测用户对广告创意的点击率,以及对候选广告集进行排序和定价;画像管理微服务负责实现人群圈选、标签管理和画像计算等功能;数据统计微服务负责处理上报的日志数据,并进行数据统计,以及完成广告的扣费计算。目前,本系统已经正式发布上线,并且业务功能仍在不断迭代。线上运行结果表明,该系统所提供的广告投放功能提升了整体投放效率,实现了广告创意的精准投放,为公司商业化在线广告业务带来了增量收益。

面向广告投放的大数据管理平台设计与实现

这是一篇关于广告投放,Hive,Spring Boot,Spark的论文, 主要内容为随着大型互联网企业的市场规模与用户群体的不断扩大,它们所拥有的用户数据量也在呈指数级递增。每个大型互联网公司,在掌握了如此数量级的用户之后,使得广告投放行业成为公司盈利过程中的关键一环。在当今互联网技术已经渗透到各行各业的时代,如何使用大数据技术让广告主获得期望的投放效果以及投资回报率的最大化,是各大互联网企业首先需要解决的问题之一,谁能让广告主客户在有限预算内的投放效果最好,谁就能掌握住客户资源,获得更大的盈利。所以,每个大型互联网公司都期望建立一个大数据管理工具来管理平台用户的数据,进行广告的精确投放。当今广告主在广告投放行业面临如下几个主要问题:(1)需要更贴合广告主和企业的实际投放业务需求,将广告投放给目标群体用户,即将广告主所期望投放的用户群体从海量用户中筛选出来。(2)已投放人群的管理复杂,难以对历史投放人群进行有效的管理,以及人群计算过程中无法进行实时状态的掌握,从而影响到后续投放的流程。(3)广告投放过程中无法得知用户群体的特征属性,从而无法制定相应的应对策略,进行更有效的投放。本文首先阐述了面向广告投放的大数据管理平台在广告投放行业中使用的研究背景与意义,然后从广告投放行业对大数据管理平台的需求出发,探索人群管理、计算与用户画像对广告精准投放的重要意义;接着介绍平台所使用到的技术选型、技术架构和网络架构。最后详细的论述了平台各个模块的关键功能,结合平台的架构与详细设计实现了面向广告投放的大数据管理平台。平台总体可分为用户管理、人群管理、人群计算以及画像计算四个部分,其中用户管理部分可分为认证服务器的Shiro认证流程模块、权限设置模块、Token令牌获取模块。人群管理模块分为结构化目录的管理、基于WebSocket的人群和画像实时状态修改、主题人群的管理。人群计算包括基于阅读文章的关键词人群计算、基于使用记录的APP人群计算以及基于位置服务人群。可根据广告主客户所提供的地理位置、关键词或APP,通过Spark从存储在Hive表的TB级用户数据中提取出相关用户,并将其压缩存储,供画像计算使用。用户画像可分为用户特征画像数据的计算、结果标签数据的管理等,将该人群包的用户信息与RocksDB中标签的用户数据对比生成用户画像,包括性别、年龄、地域分布、手机系统等,并将用户画像展示给广告主客户和营销人员,从而让广告主客户分析用户的特征以及行为,及时的进行策略的调整和定制,进而将广告更加精确的投放给感兴趣的用户。本平台所涉及到的用户数据主要源自企业内部数据和第三方平台数据,目前已经正式上线并且运行良好,承担了公司90%以上的广告投放业务,与其他部门的广告投放平台也有着一定的联系,已经成为了广告投放业务中必不可少的一环。

面向移动互联网营销的推荐系统研究与应用

这是一篇关于移动互联网,个性化推荐系统,广告投放的论文, 主要内容为互联网广告是指通过网络广告平台,利用网站上广告横幅、文本链接等,在网络上发布广告信息。随着手机用户的迅速增加,移动营销日益受到青睐,移动互联网广告因其成本低廉而且覆盖的受众广泛,成为了许多企业用来拓展用户规模的方式。移动互联网有规模庞大的用户群体,在推送消息时不局限于时间、地域,而且信息投递迅速、成本低廉。移动互联网广告在国内外有巨大的市场潜力与增长空间,是广告投放领域新的机遇与挑战。随着信息技术和互联网的发展,人们逐渐从信息匮乏走向了信息过载的时代。对于信息消费者而言,从海量信息中找到自己感兴趣的信息更加困难;对于信息生产者,也很难让自己生产的信息从海量信息中被需求者提取出来,搜索引擎可以让用户通过关键词查找自己需要的信息,但当用户难以用关键字表达自己的需求或者需求不明确时,便显得捉襟见肘。推荐系统是解决这种情况的一种有效工具,与搜索引擎不同之处在于,她不需要用户提供明确的需求,而是通过用户过去的行为给用户的兴趣建模,从而主动给用户推荐他可能感兴趣的信息。推荐系统现已经在应用于广泛的领域,在学术界,推荐系统也很受关注。本文基于规模庞大的移动互联网用户行为数据,尝试结合推荐系统的一些思想,进行广告投放。与常见的电商或电视节目数据相比,移动互联网用户行为数据更具有精准性,可以准确的定位到真实世界具体的一个人。本文依据在手机用户访问App的数据,结合推荐系统的一些算法,通过分析与实验:1)寻找效果更适合于移动互联网广告投放的推荐算法及其参数;2)寻找在保证投放效果条件下,运算量更低的数据划分方式;在训练模型参数时,如果数据量较小,则针对全量数据是可行的,但是当数据量很大时,取全量数据在运算量上会有很大负荷,而且提取全量的数据并不一定能够提升算法的效果,在参与训练模型的数据达到一定量级之后,通常同样的算法无法挖掘数据中更深层次的用户兴趣。3)寻找一些推荐算法效果与参与计算的数据量的关系,发现使得算法效果“饱和”的数据量级,从而使得在工程应用中对算法参数和数据量进行有效的调整,在保证最终效果的前提下,降低运算复杂程度。

面向广告投放的大数据管理平台设计与实现

这是一篇关于广告投放,Hive,Spring Boot,Spark的论文, 主要内容为随着大型互联网企业的市场规模与用户群体的不断扩大,它们所拥有的用户数据量也在呈指数级递增。每个大型互联网公司,在掌握了如此数量级的用户之后,使得广告投放行业成为公司盈利过程中的关键一环。在当今互联网技术已经渗透到各行各业的时代,如何使用大数据技术让广告主获得期望的投放效果以及投资回报率的最大化,是各大互联网企业首先需要解决的问题之一,谁能让广告主客户在有限预算内的投放效果最好,谁就能掌握住客户资源,获得更大的盈利。所以,每个大型互联网公司都期望建立一个大数据管理工具来管理平台用户的数据,进行广告的精确投放。当今广告主在广告投放行业面临如下几个主要问题:(1)需要更贴合广告主和企业的实际投放业务需求,将广告投放给目标群体用户,即将广告主所期望投放的用户群体从海量用户中筛选出来。(2)已投放人群的管理复杂,难以对历史投放人群进行有效的管理,以及人群计算过程中无法进行实时状态的掌握,从而影响到后续投放的流程。(3)广告投放过程中无法得知用户群体的特征属性,从而无法制定相应的应对策略,进行更有效的投放。本文首先阐述了面向广告投放的大数据管理平台在广告投放行业中使用的研究背景与意义,然后从广告投放行业对大数据管理平台的需求出发,探索人群管理、计算与用户画像对广告精准投放的重要意义;接着介绍平台所使用到的技术选型、技术架构和网络架构。最后详细的论述了平台各个模块的关键功能,结合平台的架构与详细设计实现了面向广告投放的大数据管理平台。平台总体可分为用户管理、人群管理、人群计算以及画像计算四个部分,其中用户管理部分可分为认证服务器的Shiro认证流程模块、权限设置模块、Token令牌获取模块。人群管理模块分为结构化目录的管理、基于WebSocket的人群和画像实时状态修改、主题人群的管理。人群计算包括基于阅读文章的关键词人群计算、基于使用记录的APP人群计算以及基于位置服务人群。可根据广告主客户所提供的地理位置、关键词或APP,通过Spark从存储在Hive表的TB级用户数据中提取出相关用户,并将其压缩存储,供画像计算使用。用户画像可分为用户特征画像数据的计算、结果标签数据的管理等,将该人群包的用户信息与RocksDB中标签的用户数据对比生成用户画像,包括性别、年龄、地域分布、手机系统等,并将用户画像展示给广告主客户和营销人员,从而让广告主客户分析用户的特征以及行为,及时的进行策略的调整和定制,进而将广告更加精确的投放给感兴趣的用户。本平台所涉及到的用户数据主要源自企业内部数据和第三方平台数据,目前已经正式上线并且运行良好,承担了公司90%以上的广告投放业务,与其他部门的广告投放平台也有着一定的联系,已经成为了广告投放业务中必不可少的一环。