直播系统中广告投放平台的设计与实现
这是一篇关于广告投放平台,精准推荐,关键词匹配,数据收集,微服务架构的论文, 主要内容为随着直播行业快速发展,直播市场从之前对增量市场的争夺到现在对存量市场潜力的挖掘。当前国内观看直播的人数已经超过5亿,直播行业存在着巨大的互联网流量,与此同时直播的盈利却按照主播打赏,以及部分主播私下在直播中打广告,与广告商分成的方式来进行。在国家相关部门对直播行业监管越来越严格的情况下,旧的盈利方式已经不能支持直播行业相关公司的健康可持续发展。基于上述情况的考虑,开发一套直播系统中的广告投放平台势在必行,利用直播的巨大流量,充分挖掘观看人群的潜力,在直播中投放广告创造新的盈利点。广告投放平台不仅可以控制投放广告的内容以及相关产品的质量,而且充分将直播流量转化成经济效益。本文通过对目前市场中有一定影响力的广告投放平台进行广泛的调研和分析,以现有的直播系统作为广告投放的窗口,采用软件工程的设计思想,沿用高内聚、低耦合的设计原则,以目前主流的微服务和前后端分离的架构,设计实现了一套完整的直播系统中的广告投放平台。基于广告控制台,系统前端采用element+Vue.js的开发框架,后端采用Java的微服务架构框架Spring Cloud,ORM框架采用Mybatis,数据库则使用Mysql和Redis,共同组成了一个完整的广告投放系统。本文将通过五个模块对系统进行详细描述,分别是用户管理模块、统计计费模块、广告管理模块、精准推荐模块以及日志收集模块。用户管理模块包括用户的账户管理,实名认证和用户信息管理。广告管理模块包括用户对广告投放的期望计划以及广告详细信息的填写,广告上传后的审核。统计计费模块涉及广告投放的数据统计,包括观看端用户的构成数据、广告投放的质量数据和广告的点击、观看等指标数据。还包括平台的收费明细。精准推荐模块是该系统的核心模块,本文所设计的平台为了最大化利用直播系统中的流量,将对每个观看用户进行个性化推荐。所以本模块采用了协同过滤算法实现广告的精准推荐,由于协同过滤算法存在一定缺陷,又将关键词匹配作为精准推荐的补充手段,利用上述算法建立广告与用户的映射关系。但是上述精准推荐需要大量的用户数据以及直播内容数据,为了解决这个难点,本文设计了日志收集模块,该日志模块基于Filebeat、Logstash、Elasticsearch实现,它能高效且稳定的收集相关数据,为精准推荐算法提供数据支持。通过对系统功能的详细测试以及非功能测试,该系统功能完整,对用户友好。响应时间,并发性,安全性,兼容性和吞吐量都达到了系统的预期。目前已经接入相关直播系统中稳定运行。
户外新媒体广告垃圾箱系统的设计与实现
这是一篇关于户外新媒体,广告投放平台,支持向量机,广告精准投放,散热仿真的论文, 主要内容为近年来,户外广告凭借其场景化、强制性的特点,在网络流量增长放缓的互联网后半场突显了自身价值,其市场规模在持续增长的同时也带来了户外广告媒介日益短缺的问题。在此背景下一种集环保和广告宣传于一身的户外广告牌垃圾箱,得到了广泛应用。本篇论文针对此种广告垃圾箱目前存在的广告切换过度依赖人工以及户外广告投放不精准的问题,结合新媒体技术,设计并实现了一个户外新媒体广告垃圾箱系统,主要工作如下:(1)设计了户外新媒体广告垃圾箱系统。本文对系统进行需求分析后,提出总体设计方案,将系统分为户外广告投放管理平台和户外播放终端两大部分。户外广告投放管理平台方面,采用分层架构思想设计其整体架构,并基于Vue框架和Node.js架构完成平台的开发;户外播放终端方面,基于嵌入式技术完成终端的硬件设计及软件开发,实现了户外广告的远程实时投放。(2)设计了支持户外广告区域性精准投放的户外终端推荐模块。为提高户外广告投放的精准性,本文引入随机森林、逻辑回归和支持向量机三种分类算法,对爬取到的POI数据的经纬度和所属类别进行训练,对比选出精确度最高的SVM模型应用于平台中,实现基于地理位置的终端分组和针对广告素材类型的区域性终端推荐功能。同时实现了其与用户服务模块、播放终端管理模块、广告素材管理模块以及广告投放管理模块间的功能配合,完成了整个户外广告投放管理平台的设计与实现。(3)解决了户外播放终端的散热问题。针对户外播放终端夏季炎热环境下的散热问题,将太阳辐射产生的热量考虑在内,设计了一个结构简单的强迫风冷散热系统,并基于CFD技术和传热学基本原理,利用西门子公司的STAR-CCM+软件模拟太阳辐射环境,对其进行温度场与流场的仿真分析,验证了散热方案的可行性。
直播系统中广告投放平台的设计与实现
这是一篇关于广告投放平台,精准推荐,关键词匹配,数据收集,微服务架构的论文, 主要内容为随着直播行业快速发展,直播市场从之前对增量市场的争夺到现在对存量市场潜力的挖掘。当前国内观看直播的人数已经超过5亿,直播行业存在着巨大的互联网流量,与此同时直播的盈利却按照主播打赏,以及部分主播私下在直播中打广告,与广告商分成的方式来进行。在国家相关部门对直播行业监管越来越严格的情况下,旧的盈利方式已经不能支持直播行业相关公司的健康可持续发展。基于上述情况的考虑,开发一套直播系统中的广告投放平台势在必行,利用直播的巨大流量,充分挖掘观看人群的潜力,在直播中投放广告创造新的盈利点。广告投放平台不仅可以控制投放广告的内容以及相关产品的质量,而且充分将直播流量转化成经济效益。本文通过对目前市场中有一定影响力的广告投放平台进行广泛的调研和分析,以现有的直播系统作为广告投放的窗口,采用软件工程的设计思想,沿用高内聚、低耦合的设计原则,以目前主流的微服务和前后端分离的架构,设计实现了一套完整的直播系统中的广告投放平台。基于广告控制台,系统前端采用element+Vue.js的开发框架,后端采用Java的微服务架构框架Spring Cloud,ORM框架采用Mybatis,数据库则使用Mysql和Redis,共同组成了一个完整的广告投放系统。本文将通过五个模块对系统进行详细描述,分别是用户管理模块、统计计费模块、广告管理模块、精准推荐模块以及日志收集模块。用户管理模块包括用户的账户管理,实名认证和用户信息管理。广告管理模块包括用户对广告投放的期望计划以及广告详细信息的填写,广告上传后的审核。统计计费模块涉及广告投放的数据统计,包括观看端用户的构成数据、广告投放的质量数据和广告的点击、观看等指标数据。还包括平台的收费明细。精准推荐模块是该系统的核心模块,本文所设计的平台为了最大化利用直播系统中的流量,将对每个观看用户进行个性化推荐。所以本模块采用了协同过滤算法实现广告的精准推荐,由于协同过滤算法存在一定缺陷,又将关键词匹配作为精准推荐的补充手段,利用上述算法建立广告与用户的映射关系。但是上述精准推荐需要大量的用户数据以及直播内容数据,为了解决这个难点,本文设计了日志收集模块,该日志模块基于Filebeat、Logstash、Elasticsearch实现,它能高效且稳定的收集相关数据,为精准推荐算法提供数据支持。通过对系统功能的详细测试以及非功能测试,该系统功能完整,对用户友好。响应时间,并发性,安全性,兼容性和吞吐量都达到了系统的预期。目前已经接入相关直播系统中稳定运行。
直播系统中广告投放平台的设计与实现
这是一篇关于广告投放平台,精准推荐,关键词匹配,数据收集,微服务架构的论文, 主要内容为随着直播行业快速发展,直播市场从之前对增量市场的争夺到现在对存量市场潜力的挖掘。当前国内观看直播的人数已经超过5亿,直播行业存在着巨大的互联网流量,与此同时直播的盈利却按照主播打赏,以及部分主播私下在直播中打广告,与广告商分成的方式来进行。在国家相关部门对直播行业监管越来越严格的情况下,旧的盈利方式已经不能支持直播行业相关公司的健康可持续发展。基于上述情况的考虑,开发一套直播系统中的广告投放平台势在必行,利用直播的巨大流量,充分挖掘观看人群的潜力,在直播中投放广告创造新的盈利点。广告投放平台不仅可以控制投放广告的内容以及相关产品的质量,而且充分将直播流量转化成经济效益。本文通过对目前市场中有一定影响力的广告投放平台进行广泛的调研和分析,以现有的直播系统作为广告投放的窗口,采用软件工程的设计思想,沿用高内聚、低耦合的设计原则,以目前主流的微服务和前后端分离的架构,设计实现了一套完整的直播系统中的广告投放平台。基于广告控制台,系统前端采用element+Vue.js的开发框架,后端采用Java的微服务架构框架Spring Cloud,ORM框架采用Mybatis,数据库则使用Mysql和Redis,共同组成了一个完整的广告投放系统。本文将通过五个模块对系统进行详细描述,分别是用户管理模块、统计计费模块、广告管理模块、精准推荐模块以及日志收集模块。用户管理模块包括用户的账户管理,实名认证和用户信息管理。广告管理模块包括用户对广告投放的期望计划以及广告详细信息的填写,广告上传后的审核。统计计费模块涉及广告投放的数据统计,包括观看端用户的构成数据、广告投放的质量数据和广告的点击、观看等指标数据。还包括平台的收费明细。精准推荐模块是该系统的核心模块,本文所设计的平台为了最大化利用直播系统中的流量,将对每个观看用户进行个性化推荐。所以本模块采用了协同过滤算法实现广告的精准推荐,由于协同过滤算法存在一定缺陷,又将关键词匹配作为精准推荐的补充手段,利用上述算法建立广告与用户的映射关系。但是上述精准推荐需要大量的用户数据以及直播内容数据,为了解决这个难点,本文设计了日志收集模块,该日志模块基于Filebeat、Logstash、Elasticsearch实现,它能高效且稳定的收集相关数据,为精准推荐算法提供数据支持。通过对系统功能的详细测试以及非功能测试,该系统功能完整,对用户友好。响应时间,并发性,安全性,兼容性和吞吐量都达到了系统的预期。目前已经接入相关直播系统中稳定运行。
直播系统中广告投放平台的设计与实现
这是一篇关于广告投放平台,精准推荐,关键词匹配,数据收集,微服务架构的论文, 主要内容为随着直播行业快速发展,直播市场从之前对增量市场的争夺到现在对存量市场潜力的挖掘。当前国内观看直播的人数已经超过5亿,直播行业存在着巨大的互联网流量,与此同时直播的盈利却按照主播打赏,以及部分主播私下在直播中打广告,与广告商分成的方式来进行。在国家相关部门对直播行业监管越来越严格的情况下,旧的盈利方式已经不能支持直播行业相关公司的健康可持续发展。基于上述情况的考虑,开发一套直播系统中的广告投放平台势在必行,利用直播的巨大流量,充分挖掘观看人群的潜力,在直播中投放广告创造新的盈利点。广告投放平台不仅可以控制投放广告的内容以及相关产品的质量,而且充分将直播流量转化成经济效益。本文通过对目前市场中有一定影响力的广告投放平台进行广泛的调研和分析,以现有的直播系统作为广告投放的窗口,采用软件工程的设计思想,沿用高内聚、低耦合的设计原则,以目前主流的微服务和前后端分离的架构,设计实现了一套完整的直播系统中的广告投放平台。基于广告控制台,系统前端采用element+Vue.js的开发框架,后端采用Java的微服务架构框架Spring Cloud,ORM框架采用Mybatis,数据库则使用Mysql和Redis,共同组成了一个完整的广告投放系统。本文将通过五个模块对系统进行详细描述,分别是用户管理模块、统计计费模块、广告管理模块、精准推荐模块以及日志收集模块。用户管理模块包括用户的账户管理,实名认证和用户信息管理。广告管理模块包括用户对广告投放的期望计划以及广告详细信息的填写,广告上传后的审核。统计计费模块涉及广告投放的数据统计,包括观看端用户的构成数据、广告投放的质量数据和广告的点击、观看等指标数据。还包括平台的收费明细。精准推荐模块是该系统的核心模块,本文所设计的平台为了最大化利用直播系统中的流量,将对每个观看用户进行个性化推荐。所以本模块采用了协同过滤算法实现广告的精准推荐,由于协同过滤算法存在一定缺陷,又将关键词匹配作为精准推荐的补充手段,利用上述算法建立广告与用户的映射关系。但是上述精准推荐需要大量的用户数据以及直播内容数据,为了解决这个难点,本文设计了日志收集模块,该日志模块基于Filebeat、Logstash、Elasticsearch实现,它能高效且稳定的收集相关数据,为精准推荐算法提供数据支持。通过对系统功能的详细测试以及非功能测试,该系统功能完整,对用户友好。响应时间,并发性,安全性,兼容性和吞吐量都达到了系统的预期。目前已经接入相关直播系统中稳定运行。
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：代码导航 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/50473.html
