广告系统

从本篇开始，开始分享我对IT、互联网、云计算等行业的看法，对市场和产品的认识。 这一篇，将概述我目前所从事的互联网-网络广告行业。 本人从业时间有限，如有不对的地方，欢迎指正。 传统广告 ：通过报纸、杂志、电视、广播等渠道投放广告。 网络广告 ：通过网络，在互联网投放广告，比较典型的广告渠道有门户网站、视频网站。 优越性 1、覆盖面广，受众多，传播范围极广。目前可以覆盖50%以上的民众，未来将进一步扩大。 2、不受时间限制，广告效果持久。 3、方式灵活，互动性强。 4、可以分类检索，广告针对性强。 5、制作简捷，广告费用低。 6、可以准确的统计受众数量。 技术基础 网络广告行业，是随着IT技术和互联网的不断发展，而逐步成为广告相关的新行业的。 由于互联网广告的投放量很大，大数据和云计算技术成为该行业的基础必备技术。 行业公司 秒针系统、AdMaster、Google-DoubleClick。 Google、百度、淘宝、腾讯、盛大都涉足该行业。 为什么呢？广告是绝大多数互联网公司的一个重要收入来源。 行业产品 1.投放系统。 门户网站、视频网站等发送投放广告请求，投放系统根据请求信息，给出合适的广告资源。 投放系统需要根据广告主的曝光量、点击量等信息，确保广告保量投放。 根据平台不同，可以分为PC广告投放系统、手机广告投放系统、电视广告投放系统。 2.监测系统。 在广告中加码

初学推荐系统相关内容，写写自己读《推荐系统实践》的读书笔记。 推荐系统： 对用户来说推荐系统帮助用户发现自己想要的商品，对于商品来说找到对其感兴趣的用户，前者例如电影，歌曲的推荐，后者例如广告推送。 产生推荐系统主要是因为信息过载，用户难以从大量信息中发现自己想要的信息。 对于物品来说，在线上购物网站可以包含大量的商品，如何发觉长尾商品，并且将这些长尾商品推荐给用户，是推荐系统的重要作用。 个性化推荐系统主要以下场景： 电子商务 ，例如亚马逊，淘宝。 商品推荐页主要包括的内容有（1）推荐结果的标题，缩略图以及其他内容属性，（2）推荐结果的评分（3）推荐理由。 亚马逊的推荐有以下三种：（1）基于用户之前的行为，例如购买过武侠小说，会继续推荐别的武侠小说。 （2）基于用户的好友关系，例如亚马逊拿到用户的Facebook的好友，然后向用户推荐他的好友都买了啥 （3）基于物品的相似度，例如购买了该商品的用户还买了哪些商品。 电影和视频推荐： 这种和电子商务不太一样，这种用户通常只是想看电影，但是并没有很明确的需求要看那部电影甚至是哪种类型的电影。 从Netflix的推荐理由来看，它们的算法和亚马逊的算法类似，也是基于物品的推荐算法，即给用户推荐和他们曾经喜欢的电影相似的电影。 音乐电台： 个性化推荐的成功应用需要两个条件。第一是存在信息过载

本文来自爱奇艺的分享孙立伟。近年来爱奇艺快速发展，优质内容层出不穷，爱奇艺广告也随之发展和壮大，广告在线服务同时服务于品牌、中小、DSP 等不同客户，形成了可以满足不同需求类型的较为完善的商业广告变现布局，广告库存涵盖视频、信息流、泡泡社交（爱奇艺的社交平台）和开机屏等多种场景。爱奇艺效果广告是 2015 年开始全新搭建的一个广告投放平台，随着信息流业务的增长，整个投放平台也经历了一次大的架构调整和多次重要的升级优化。 爱奇艺广告投放平台的概要架构如下图所示。本文主要介绍在线服务相关的内容，在线投放服务即图中虚线所框出的部分，主要包括在线的投放和计费服务。 架构背后的业务需求 架构肯定是为业务需求而生的，先来看看我们面对的业务需求及其特点。 爱奇艺效果广告投放平台目前采用代理商模式，平台主要满足两大类业务需求：面向代理商（广告主）的和面向产品及运营团队的需求。具体来看看。 1、面向代理商的需求： 本质上是要帮助代理商降低转化成本 支持多种广告位：贴片、暂停、浮层、信息流、视频关联位和推荐位等 支持多种结算类型：支持 CPC、CPM 和 CPV 等广告结算类型，oCPC 结算方式在规划中 丰富的定向功能：常用定向维度（平台、地域等）及人群精准定向（地域定向 - 支持区县级别、人群属性定向和 DMP 人群定向），关键词定向 灵活的排期及预算设置：支持分钟粒度的排期设置

引用： http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/archive/2011/07/13/2104826.html 第一类广告——CPM是按照每千人浏览计费的，现在门户网站等 还在用这种模式； 第二类广告——CPC，按用户点击计费，百度推广，竞价排名后的实际点击干得就是这档子事，竞价积分就是通过改变绝对和相对位置使愿意出 高价钱的公司或个人可以买到用户的点击（流量），流量到现金的转化能力的提升是运营需要关注的； 第三类广告——CPA，按照用户的实际行为付费，比如赶集 网的PPC（电话商机），赶集网提供对外号码给出资人，出资人需要向账户内充钱，当用户拨打号码后，赶集网系统会进行呼叫转移，同时系统开始录音。每一个 有效电话（完成交易）的基本价格是5元，当然有些频道可以炒到700元以上。 来源： https://www.cnblogs.com/UserTraffic/archive/2011/08/26/2154201.html

http://www.huxmarket.com/detail/2966 DSP场景假定前提 ： 以CTR预估为例，向广告主以CPC（OCPC）方式收费，向ADX以CPM方式付费。投放计划受预算限制，在这种情况下，一般含有约束目标（如最小化eCPC，最小化转化成本等）。 DSP如何赚钱 ： 成本：从ADX手中购买impression的支出（主要技术：bid optimization） 收入：从广告主手中得到的点击事件收费（主要技术：CTR/CVR prediction） paper： https://github.com/wnzhang/rtb-papers 计算广告论文及资料列表github repo： https://github.com/wzhe06/Ad-papers 推荐系统论文及资料列表github repo： https://github.com/wzhe06/Reco-papers https://buaawht.github.io/2019/03/23/%E5%B9%BF%E5%91%8A%E7%AE%97%E6%B3%95%E8%B5%84%E6%96%99%E5%90%88%E9%9B%86/ https://github.com/hongleizhang/RSPapers 2019年上半年工业界深度推荐系统与CTR预估上值得精读的论文： https:/

引言 这是我阅读《互联网广告算法和系统实践》的笔记，作者王勇睿，在百度阅读上可以购买，书的篇幅很短，一天就能看完。 本书主要介绍了搜索广告算法、非搜索（定向）广告算法和实时竞价广告算法，为读者梳理了广告中的常用概念如CTR、ECPM，一个广告系统如何组成，实践中还会考虑什么问题，没有涉及多的数学和算法模型。本书适合入门，但作为小白，很多内容读完后没有具体的案例消化，理解深度上有所欠缺。我想当具备了一定的实践经验后再来翻阅此书，才能融会贯通。之后的计划是继续阅读刘鹏老师的《计算广告学》。 互联网广告算法和系统实践 第一部分 互联网广告简介 1.1 广告简介 广告是由已确定的出资人通过各种媒介进行的有关产品（商品、服务和观点）的、有偿的、有组织的、综合的、劝服性的非人员的信息传播活动。 传统广告业务包括三方角色：广告主、媒体、普通受众 广告历史 1.2 互联网广告 显示广告、合约广告、定向广告、受众定向技术 担保式投放 竞价广告、广义二阶拍卖GSP、广义一阶拍卖GSP 搜索广告、上下文广告、实时竞价 广告交易平台、需求方平台、提供方平台 计费方式：点击付费CPC、销售付费CPS、千次展现付费CPM 1.3 互联网广告类型 条幅广告 邮件直接营销广告 富媒体广告 视频广告 文字链广告 社交广告 移动端广告 1.4 有效性模型 曝光：位置很重要。 关注：广告创意吸引人，借助算法定向精准投放

FM与libfm ： FM（Factorization Machines）结合了SVM与factorization models的优点； FM建模了所有特征的交互，因此适用于大型稀疏的场景，比如recommender systems；（SVMs fail） FM能在线性时间被计算出来，并且能直接优化；（SVM是非线性的，且其中的dual transformation 没有必要） 指出SVD++、PITF、FPMC等模型的缺点，它们不适应于通用的预测任务，且需要特定的输入，FM能模拟它们； FM参数个数是线性级别的，且不需要存储训练数据，直接把参数保存在内存中，能处理非常大的数据，如100 millions； FM可用于回归、二分类、排序等预测任务； FM用SGD训练；2-way FM 可以扩展到d-way FM； 普通的线性模型，各个特征是独立考虑的，并没有考虑到特征之间的相互关系，实际上，大量的特征之间是有关联的； 从公式很容易看出来，FM比一般线性模型多出了wxixj的累加，即特征组合的部分； 由于矩阵的稀疏性，w很难计算，为此引入辅助向量v，使得w=vvT；（v向量的点积，是一个值） （通过向量v的学习能够更好的挖掘特征间的相互关系，尤其在稀疏条件下，以及在训练样本中没出现的交叉数据） FM最精彩的部分是，EE<vi,vj>xixj可以在线性时间内计算，为O(kn)

----------- -- user 用户表 ----------- CREATE TABLE user ( user_id mediumint ( 8 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID' , group_id mediumint ( 8 ) NOT NULL COMMENT '用户组ID' , user_name varchar ( 32 ) NOT NULL COMMENT '用户名' , user_pwd varchar ( 32 ) NOT NULL COMMENT '用户密码' , user_phone int ( 12 ) NOT NULL COMMENT '用户手机号码' , user_sex varchar ( 6 ) NOT NULL COMMENT '用户性别' , user_qq mediumint ( 9 ) NOT NULL COMMENT '用户QQ号码' , user_email varchar ( 64 ) NOT NULL COMMENT '用户EMAIL地址' , user_address varchar ( 255 ) NOT NULL COMMENT '用户地址' , user_mark mediumint ( 9 ) NOT NULL COMMENT '用户积分' , user_rank_id

多米红包系统软件开发 龙小姐 189-2212-1562 微 电 多米红包系统搭建平台多米红包系统定制开发模式 传统的广告办法都是根据中心化的途径分发办法，即广告途径掌握许多用户资源，成为一个流量中心，广告主付费购买流量，中心担任分发广告信息给终端消费者。也就是所谓的广告主 - 广告途径 - 终端消费者模型。 在这个模型里，一切的获利都掌握在广告途径手里，他们握有商场的定价权。假设你想投进广告，不可能用 1块钱去和腾讯谈一次广告投进，别说1元钱，就是一百一千也没有哪个广告途径给你投进广告。 假设你以为投广告就应该几千上万才有效果，这也正确，毕竟传统广告一贯就是这么定价的。那假定你花 2万元投进本地广告，理论上你应该收成许多的客户咨询和销量的添加，但往往我们取得的仅仅是一个总曝光数字，而这个数字反面具体是什么人看到了我的广告，我们一窍不通更别说和他们直接交流。 作为宽广的终端消费者，广告并没有给我们带来什么直接利益，甚至是打扰，比方那句 “不要在广告里插播电视剧”就是好的自嘲。 多米红包广告模式 ： 多米红包 APP这种新的红包广告办法，砍掉传统广告途径中间环节。用类似手机领域的“小米办法”，砍掉中间媒体、营销、途径环节，广告主直接与终端用户联接，并将广告费用，通过红包办法直接回馈给政策消费者。让广告主有用，消费者有利的新广告办法。 多米红包优势： ①低成本、0门槛

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