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云南刷墙广告公司如何进行离线数据处理

发布时间:2020/11/21 丨 文章来源:云南图墙墙体广告公司 丨 浏览次数:83

云南刷墙广告公司如何进行离线数据处理

     云南刷墙广告公司认为计算广告最具挑战的算法问题大多都集中在离线数据处理的部分。离线数据处理有两个输出目标:一是统计日志得到报表、dashboard 等,供决策人进行决策时作为参考;二是利用数据挖掘、机器学习技术进行受众定向、点击率预估、分配策略规划等,为在线的机器决策提供支持。为了对大规模数据进行分布式的处理加工,我们一般会选用Hadoop这样的分布式存储和MapReduce计算框架。离线数据处理有下面几个主要模块。

     云南刷墙广告公司认为第一是用户会话日志生成。从各个渠道收集的日志需要先整理成以用户ID为键的统一存储格式,这样的日志称为用户会话日志(session log)。这样整理的目的是为了让后续的受众定向过程更加简单高效[1]。

     云南刷墙广告公司认为第二是行为定向(behaviorial targeting)。这部分功能完成挖掘用户日志,根据日志中的行为给用户打上结构化标签库(structural label base)中的某些标签,并将结果存储在用户标签的在线缓存中,供广告投放机使用。这部分是计算广告的原材料加工厂,也因此在整个系统中具有非常关键的地位。

     云南刷墙广告公司认为第三是上下文定向(contextual targeting)。这部分包括半在线页面抓取(near-Line page Fetcher)和上下文页面标签的缓存,与行为定向互相配合,负责给上下文页面打上标签,用于在线的广告投放中。这里的抓取系统比搜索系统要简单,但也有不太一样的需求,后面会详细介绍。

     云南刷墙广告公司认为第四是点击率建模(click modeling)。它的功能是在分布式计算平台上训练得到点击率的模型参数和相应特征(click model&features),加载到缓存中供线上投放系统决策时使用。

     云南刷墙广告公司认为第五是分配规划(planning)。这部分为在线的收益管理模块提供服务,它根据广告系统全局优化的具体需求,利用离线日志数据进行规划,得到适合线上执行的分配方案(allocation plan)。

     商业智能(business intelligence,BI)系统。这部分包括 Extract-Transform-Load(ETL)过程、dashboard 和 cube,这些是所有以人为最终接口的数据处理和分析流程的总括,担负着对外信息交流的任务。由于实际的广告运营不可能完全通过机器的决策来进行,其间必然需要有经验的运营者根据数据反馈对一些系统设置及时调整。因此,实现一个功能强大、交互便利的BI系统是非常重要的。

     云南刷墙广告公司认为第七是广告管理系统。这部分是广告操作者,即客户执行(Account Execute,AE)与广告系统的接口。AE通过广告管理系统定制和调整广告投放,并且与数据仓库交互,获得投放统计数据以支持决策。一般来说,广告系统中只有这部分是面向用户的产品。根据对操作对象开放程度的不同,这一系统有时又有开放自助的需求,在这种情况下,还需要包含相应的财务结算功能。对这部分,读者可以从很多自助式广告产品中看到。

云南刷墙广告公司制作的扶贫攻坚墙体宣传标语.png

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