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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

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