基于RTB模式的广告投放系统的设计与实现
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第一章 引言 | 第12-17页 |
1.1 项目背景 | 第12-13页 |
1.2 国内外行业发展概况 | 第13-14页 |
1.3 本文主要研究的工作 | 第14-15页 |
1.4 本文的组织结构 | 第15-17页 |
第二章 技术综述 | 第17-28页 |
2.1 计算广告学 | 第17-18页 |
2.1.1 概述 | 第17页 |
2.1.2 广告计费模式 | 第17-18页 |
2.2 RTB模式 | 第18-19页 |
2.3 Web框架 | 第19-20页 |
2.3.1 概述 | 第19页 |
2.3.2 Spring | 第19-20页 |
2.4 机器学习 | 第20-21页 |
2.5 逻辑回归模型 | 第21-24页 |
2.6 模型评估指标AUC | 第24-25页 |
2.7 分布式计算框架 | 第25-27页 |
2.7.1 Spark | 第25-26页 |
2.7.2 Storm | 第26-27页 |
2.8 本章小结 | 第27-28页 |
第三章 基于RTB模式的广告投放系统的分析与设计 | 第28-52页 |
3.1 项目总体规划 | 第28-29页 |
3.2 系统需求分析 | 第29-32页 |
3.2.1 系统功能性需求 | 第29-31页 |
3.2.2 系统非功能性需求 | 第31-32页 |
3.3 系统总体设计与模块设计 | 第32-38页 |
3.3.1 总体方案设计 | 第32页 |
3.3.2 总体结构 | 第32-34页 |
3.3.3 数据库设计 | 第34-38页 |
3.4 创意库模块的设计 | 第38-40页 |
3.5 引擎服务模块的设计 | 第40-46页 |
3.5.1 Adapter子模块的设计 | 第40-42页 |
3.5.2 引擎业务子模块的设计 | 第42-43页 |
3.5.3 Searcher子模块的设计 | 第43-44页 |
3.5.4 Ranker子模块的设计 | 第44-46页 |
3.6 CTR预估模块的设计 | 第46-48页 |
3.7 竞价模块的设计 | 第48-51页 |
3.7.1 竞价逻辑子模块的设计 | 第48-49页 |
3.7.2 竞价预估子模块的设计 | 第49-51页 |
3.8 本章小结 | 第51-52页 |
第四章 基于RTB模式的广告投放系统的实现 | 第52-71页 |
4.1 创意库模块广告信息同步的实现 | 第52-56页 |
4.2 引擎服务模块的实现 | 第56-64页 |
4.2.1 Adapter的实现 | 第56-59页 |
4.2.2 引擎检索的实现 | 第59-62页 |
4.2.3 Ranker的实现 | 第62-64页 |
4.3 CTR预估模块的实现 | 第64-67页 |
4.4 竞价模块的实现 | 第67-70页 |
4.5 本章小结 | 第70-71页 |
第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
5.1 总结 | 第71页 |
5.2 进一步工作展望 | 第71-73页 |
参考文献 | 第73-75页 |
致谢 | 第75-77页 |