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計(jì)算廣告:互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)變現(xiàn)的市場(chǎng)與技術(shù)
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計(jì)算廣告:互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)變現(xiàn)的市場(chǎng)與技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787115497482
- 條形碼：9787115497482 ; 978-7-115-49748-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
計(jì)算廣告:互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)變現(xiàn)的市場(chǎng)與技術(shù) 本書特色
計(jì)算廣告是一項(xiàng)新興的研究課題，它涉及大規(guī)模搜索和文本分析、信息獲取、統(tǒng)計(jì)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、分類、優(yōu)化以及微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)等諸多領(lǐng)域的知識(shí)。本書從實(shí)踐出發(fā)，系統(tǒng)地介紹計(jì)算廣告的產(chǎn)品、問(wèn)題、系統(tǒng)和算法，并且從工業(yè)界的視角對(duì)這一領(lǐng)域進(jìn)行具體技術(shù)的深入剖析。 本書立足于廣告市場(chǎng)的根本問(wèn)題，從計(jì)算廣告各個(gè)階段所遇到的市場(chǎng)挑戰(zhàn)出發(fā)，以廣告系統(tǒng)業(yè)務(wù)形態(tài)的需求和變化為主線，依次介紹合約廣告系統(tǒng)、競(jìng)價(jià)廣告系統(tǒng)、程序化交易市場(chǎng)等重要課題，并對(duì)計(jì)算廣告涉及的關(guān)鍵技術(shù)和算法做深入的探討，這一版中更是加入了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)方法論及其在計(jì)算廣告中的應(yīng)用。 無(wú)論是互聯(lián)網(wǎng)公司商業(yè)化部門的產(chǎn)品技術(shù)人員，還是對(duì)個(gè)性化系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)變現(xiàn)或交易有興趣的產(chǎn)品技術(shù)人員，傳統(tǒng)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化進(jìn)程的決策者，傳統(tǒng)廣告業(yè)務(wù)的從業(yè)者，互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者，計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)研究生，都會(huì)從閱讀本書中受益匪淺。
計(jì)算廣告:互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)變現(xiàn)的市場(chǎng)與技術(shù) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書第 1版出版以后，獲得的業(yè)界反響超乎了我們的想象。實(shí)際上，本書已經(jīng)廣泛被互聯(lián)網(wǎng)公司采用，作為商業(yè)化相關(guān)部門的培訓(xùn)教程，甚至還成了某大公司商業(yè)化部門年會(huì)時(shí)的”陽(yáng)光普照獎(jiǎng)”獎(jiǎng)品。 經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的補(bǔ)充與修訂，我們向讀者奉上這次的新版，希望本書能幫助讀者深入了解互聯(lián)網(wǎng)流量與數(shù)據(jù)變現(xiàn)，洞察互聯(lián)網(wǎng)增長(zhǎng)與財(cái)富的秘密，搭建商業(yè)化與獲客的產(chǎn)品技術(shù)體系。 對(duì)以下讀者，我們相信本書值得一讀： ● 互聯(lián)網(wǎng)公司的商業(yè)化、大數(shù)據(jù)和用戶增長(zhǎng)部門的朋友； ● 傳統(tǒng)廣告與數(shù)字廣告從業(yè)者； ● 對(duì)推薦、大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的應(yīng)用有興趣者； ● 轉(zhuǎn)型中的傳統(tǒng)企業(yè)和創(chuàng)業(yè)公司的戰(zhàn)略決策者； ● 計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)學(xué)生。 在新版中，我們特別注重了從人工智能方法論的視角審視整個(gè)計(jì)算廣告體系。通過(guò)本書對(duì)計(jì)算廣告領(lǐng)域抽絲剝繭的解讀，讀者會(huì)認(rèn)識(shí)到，除解決傳統(tǒng)的感知和認(rèn)知問(wèn)題以外，人工智能領(lǐng)域形成的方法體系在廣告這樣的海量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)且人類自身能力不強(qiáng)的問(wèn)題上，有著巨大的施展空間。
計(jì)算廣告:互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)變現(xiàn)的市場(chǎng)與技術(shù) 目錄
目錄
第 一部分 在線廣告市場(chǎng)與背景
第 1章 在線廣告綜述 3
1.1 免費(fèi)模式與互聯(lián)網(wǎng)核心資產(chǎn) 4
1.2 大數(shù)據(jù)與廣告的關(guān)系 5
1.3 廣告的定義與目的 7
1.4 在線廣告表現(xiàn)形式 9
1.5 在線廣告簡(jiǎn)史 15
第 2章 計(jì)算廣告基礎(chǔ) 20
2.1 廣告有效性原理 21
2.2 互聯(lián)網(wǎng)廣告的技術(shù)特點(diǎn) 23
2.3 計(jì)算廣告的核心問(wèn)題 24
2.3.1 廣告收入的分解 25
2.3.2 結(jié)算方式與eCPM估計(jì)的關(guān)系 26
2.4 在線廣告相關(guān)行業(yè)協(xié)會(huì) 29
2.4.1 交互廣告局 29
2.4.2 美國(guó)廣告代理協(xié)會(huì) 30
2.4.3 美國(guó)國(guó)家廣告商協(xié)會(huì) 30
第二部分 在線廣告產(chǎn)品邏輯
第3章 在線廣告產(chǎn)品概覽 33
3.1 商業(yè)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)原則 34
3.2 廣告系統(tǒng)的產(chǎn)品接口 35
3.2.1 廣告主層級(jí)組織與投放管理 35
3.2.2 供給方管理接口 38
3.2.3 供需之間多種接口形式 39
第4章 合約廣告 41
4.1 廣告位合約 42
4.2 受眾定向 43
4.2.1 受眾定向方法概覽 43
4.2.2 受眾定向標(biāo)簽體系 46
4.2.3 標(biāo)簽體系的設(shè)計(jì)思路 47
4.3 展示量合約 48
4.3.1 流量預(yù)測(cè) 49
4.3.2 流量塑形 50
4.3.3 在線分配 50
4.3.4 產(chǎn)品案例 51
第5章 搜索廣告與競(jìng)價(jià)廣告 53
5.1 搜索廣告 54
5.1.1 搜索廣告產(chǎn)品形態(tài) 55
5.1.2 搜索廣告產(chǎn)品新形式 57
5.1.3 搜索廣告產(chǎn)品策略 60
5.1.4 產(chǎn)品案例 62
5.2 位置拍賣與機(jī)制設(shè)計(jì) 64
5.2.1 市場(chǎng)保留價(jià) 65
5.2.2 定價(jià)問(wèn)題 66
5.2.3 價(jià)格擠壓 68
5.2.4 Myerson*優(yōu)拍賣 69
5.2.5 定價(jià)結(jié)果示例 69
5.3 競(jìng)價(jià)廣告網(wǎng)絡(luò) 70
5.3.1 廣告網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品形態(tài) 71
5.3.2 廣告網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品策略 72
5.3.3 產(chǎn)品案例 73
5.4 競(jìng)價(jià)廣告需求方產(chǎn)品 74
5.4.1 搜索引擎營(yíng)銷 74
5.4.2 交易終端 75
5.4.3 產(chǎn)品案例 75
5.5 競(jìng)價(jià)廣告與合約廣告的比較 77
第6章 程序化交易廣告 78
6.1 實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià) 79
6.2 其他程序化交易方式 82
6.2.1 優(yōu)選 82
6.2.2 私有市場(chǎng) 83
6.2.3 程序化直投 84
6.2.4 廣告交易方式譜系 84
6.3 廣告交易平臺(tái) 85
6.4 需求方平臺(tái) 87
6.4.1 需求方平臺(tái)產(chǎn)品策略 87
6.4.2 出價(jià)策略 88
6.4.3 出價(jià)和定價(jià)過(guò)程 89
6.4.4 重定向 89
6.4.5 新客推薦 91
6.4.6 產(chǎn)品案例 92
6.5 供給方平臺(tái) 94
6.5.1 供給方平臺(tái)產(chǎn)品策略 94
6.5.2 Header Bidding 95
6.5.3 產(chǎn)品案例 96
第7章 數(shù)據(jù)加工與交易 99
7.1 有價(jià)值的數(shù)據(jù)來(lái)源 100
7.2 數(shù)據(jù)管理平臺(tái) 102
7.2.1 三方數(shù)據(jù)劃分 102
7.2.2 第 一方數(shù)據(jù)管理平臺(tái) 102
7.2.3 第三方數(shù)據(jù)管理平臺(tái) 103
7.2.4 產(chǎn)品案例 104
7.3 數(shù)據(jù)交易的基本過(guò)程 107
7.4 隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全 109
7.4.1 隱私保護(hù)問(wèn)題 109
7.4.2 程序化交易中的數(shù)據(jù)安全 111
7.4.3 歐盟的通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例 113
第8章 信息流與原生廣告 115
8.1 移動(dòng)廣告的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn) 116
8.1.1 移動(dòng)廣告的特點(diǎn) 117
8.1.2 移動(dòng)廣告的傳統(tǒng)創(chuàng)意形式 117
8.1.3 移動(dòng)廣告的挑戰(zhàn) 119
8.2 信息流廣告 121
8.2.1 信息流廣告的定義 121
8.2.2 信息流廣告產(chǎn)品關(guān)鍵 123
8.3 其他原生廣告相關(guān)產(chǎn)品 124
8.3.1 搜索廣告 125
8.3.2 軟文廣告 125
8.3.3 聯(lián)盟 125
8.4 原生廣告平臺(tái) 126
8.4.1 表現(xiàn)原生與場(chǎng)景原生 126
8.4.2 場(chǎng)景的感知與應(yīng)用 127
8.4.3 植入式原生廣告 128
8.4.4 產(chǎn)品案例 130
8.5 原生廣告與程序化交易 134
第三部分 計(jì)算廣告關(guān)鍵技術(shù)
第9章 計(jì)算廣告技術(shù)概覽 137
9.1 個(gè)性化系統(tǒng)框架 138
9.2 各類廣告系統(tǒng)優(yōu)化目標(biāo) 139
9.3 計(jì)算廣告系統(tǒng)架構(gòu) 140
9.3.1 廣告投放引擎 142
9.3.2 數(shù)據(jù)高速公路 143
9.3.3 離線數(shù)據(jù)處理 143
9.3.4 在線數(shù)據(jù)處理 144
9.4 計(jì)算廣告系統(tǒng)主要技術(shù) 144
9.5 用開源工具搭建計(jì)算廣告系統(tǒng) 146
9.5.1 Web服務(wù)器Nginx 146
9.5.2 分布式配置和集群管理工具ZooKeeper 148
9.5.3 全文檢索引擎Lucene 148
9.5.4 跨語(yǔ)言通信接口Thrift 149
9.5.5 數(shù)據(jù)高速公路Flume 150
9.5.6 分布式數(shù)據(jù)處理平臺(tái)Hadoop 150
9.5.7 特征在線緩存Redis 151
9.5.8 流計(jì)算平臺(tái)Storm 152
9.5.9 高效的迭代計(jì)算框架Spark 152
第 10章 基礎(chǔ)知識(shí)準(zhǔn)備 154
10.1 信息檢索 155
10.1.1 倒排索引 155
10.1.2 向量空間模型 157
10.2 *優(yōu)化方法 158
10.2.1 拉格朗日法與凸優(yōu)化 159
10.2.2 下降單純形法 160
10.2.3 梯度下降法 160
10.2.4 擬牛頓法 162
10.3 統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí) 167
10.3.1 *大熵與指數(shù)族分布 168
10.3.2 混合模型和EM算法 169
10.3.3 貝葉斯學(xué)習(xí) 171
10.4 統(tǒng)計(jì)模型分布式優(yōu)化框架 174
10.5 深度學(xué)習(xí) 175
10.5.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法 176
10.5.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 177
10.5.3 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN） 178
10.5.4 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN） 180
第 11章 合約廣告核心技術(shù) 181
11.1 廣告排期系統(tǒng) 182
11.2 擔(dān)保式投送系統(tǒng) 183
11.2.1 流量預(yù)測(cè) 185
11.2.2 頻次控制 186
11.3 在線分配 188
11.3.1 在線分配問(wèn)題 188
11.3.2 在線分配問(wèn)題舉例 190
11.3.3 極限性能研究 192
11.3.4 實(shí)用優(yōu)化算法 193
第 12章 受眾定向核心技術(shù) 201
12.1 受眾定向技術(shù)分類 202
12.2 上下文定向 203
12.3 文本主題挖掘 205
12.3.1 LSA模型 206
12.3.2 PLSI模型 206
12.3.3 LDA模型 207
12.3.4 詞嵌入word2vec 208
12.4 行為定向 209
12.4.1 行為定向建模問(wèn)題 210
12.4.2 行為定向特征生成 211
12.4.3 行為定向決策過(guò)程 214
12.4.4 行為定向的評(píng)測(cè) 215
12.5 人口屬性預(yù)測(cè) 217
12.6 數(shù)據(jù)管理平臺(tái) 218
第 13章 競(jìng)價(jià)廣告核心技術(shù) 220
13.1 競(jìng)價(jià)廣告計(jì)價(jià)算法 220
13.2 搜索廣告系統(tǒng) 222
13.2.1 查詢擴(kuò)展 223
13.2.2 廣告放置 226
13.3 廣告網(wǎng)絡(luò) 227
13.4 廣告檢索 229
13.4.1 布爾表達(dá)式的檢索 230
13.4.2 相關(guān)性檢索 234
13.4.3 基于DNN的語(yǔ)義建模 238
13.4.4 *近鄰語(yǔ)義檢索 241
第 14章 點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)模型 247
14.1 點(diǎn)擊率預(yù)測(cè) 248
14.1.1 點(diǎn)擊率基本模型 248
14.1.2 LR模型優(yōu)化算法 249
14.1.3 點(diǎn)擊率模型的校正 256
14.1.4 點(diǎn)擊率模型的特征 257
14.1.5 點(diǎn)擊率模型評(píng)測(cè) 262
14.1.6 智能頻次控制 264
14.2 其他點(diǎn)擊率模型 264
14.2.1 因子分解機(jī) 264
14.2.2 GBDT 265
14.2.3 深度學(xué)習(xí)點(diǎn)擊率模型 267
14.3 探索與利用 268
14.3.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)與E&E 268
14.3.2 UCB方法 270
14.3.3 考慮上下文的 bandit 271
第 15章 程序化交易核心技術(shù) 272
15.1 廣告交易平臺(tái) 273
15.1.1 cookie 映射 273
15.1.2 詢價(jià)優(yōu)化 277
15.2 需求方平臺(tái) 278
15.2.1 定制化用戶標(biāo)簽 280
15.2.2 DSP中的點(diǎn)擊率預(yù)測(cè) 282
15.2.3 點(diǎn)擊價(jià)值估計(jì) 283
15.2.4 出價(jià)策略 284
15.3 供給方平臺(tái) 284
第 16章 其他廣告相關(guān)技術(shù) 286
16.1 創(chuàng)意優(yōu)化 287
16.1.1 程序化創(chuàng)意 287
16.1.2 點(diǎn)擊熱力圖 288
16.1.3 創(chuàng)意的發(fā)展趨勢(shì) 289
16.2 實(shí)驗(yàn)框架 291
16.3 廣告監(jiān)測(cè)與歸因 292
16.3.1 廣告監(jiān)測(cè) 292
16.3.2 廣告安全 294
16.3.3 廣告效果歸因 295
16.4 作弊與反作弊 296
16.4.1 作弊的方法分類 296
16.4.2 常見的作弊方法 297
16.5 產(chǎn)品技術(shù)選型實(shí)戰(zhàn) 301
16.5.1 媒體實(shí)戰(zhàn) 302
16.5.2 廣告主實(shí)戰(zhàn) 304
16.5.3 數(shù)據(jù)提供方實(shí)戰(zhàn) 306
第四部分 附錄
附錄 主要術(shù)語(yǔ)及縮寫索引 311
參考文獻(xiàn) 317
第 一部分 在線廣告市場(chǎng)與背景
第 1章 在線廣告綜述 3
1.1 免費(fèi)模式與互聯(lián)網(wǎng)核心資產(chǎn) 4
1.2 大數(shù)據(jù)與廣告的關(guān)系 5
1.3 廣告的定義與目的 7
1.4 在線廣告表現(xiàn)形式 9
1.5 在線廣告簡(jiǎn)史 15
第 2章 計(jì)算廣告基礎(chǔ) 20
2.1 廣告有效性原理 21
2.2 互聯(lián)網(wǎng)廣告的技術(shù)特點(diǎn) 23
2.3 計(jì)算廣告的核心問(wèn)題 24
2.3.1 廣告收入的分解 25
2.3.2 結(jié)算方式與eCPM估計(jì)的關(guān)系 26
2.4 在線廣告相關(guān)行業(yè)協(xié)會(huì) 29
2.4.1 交互廣告局 29
2.4.2 美國(guó)廣告代理協(xié)會(huì) 30
2.4.3 美國(guó)國(guó)家廣告商協(xié)會(huì) 30
第二部分 在線廣告產(chǎn)品邏輯
第3章 在線廣告產(chǎn)品概覽 33
3.1 商業(yè)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)原則 34
3.2 廣告系統(tǒng)的產(chǎn)品接口 35
3.2.1 廣告主層級(jí)組織與投放管理 35
3.2.2 供給方管理接口 38
3.2.3 供需之間多種接口形式 39
第4章 合約廣告 41
4.1 廣告位合約 42
4.2 受眾定向 43
4.2.1 受眾定向方法概覽 43
4.2.2 受眾定向標(biāo)簽體系 46
4.2.3 標(biāo)簽體系的設(shè)計(jì)思路 47
4.3 展示量合約 48
4.3.1 流量預(yù)測(cè) 49
4.3.2 流量塑形 50
4.3.3 在線分配 50
4.3.4 產(chǎn)品案例 51
第5章 搜索廣告與競(jìng)價(jià)廣告 53
5.1 搜索廣告 54
5.1.1 搜索廣告產(chǎn)品形態(tài) 55
5.1.2 搜索廣告產(chǎn)品新形式 57
5.1.3 搜索廣告產(chǎn)品策略 60
5.1.4 產(chǎn)品案例 62
5.2 位置拍賣與機(jī)制設(shè)計(jì) 64
5.2.1 市場(chǎng)保留價(jià) 65
5.2.2 定價(jià)問(wèn)題 66
5.2.3 價(jià)格擠壓 68
5.2.4 Myerson*優(yōu)拍賣 69
5.2.5 定價(jià)結(jié)果示例 69
5.3 競(jìng)價(jià)廣告網(wǎng)絡(luò) 70
5.3.1 廣告網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品形態(tài) 71
5.3.2 廣告網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品策略 72
5.3.3 產(chǎn)品案例 73
5.4 競(jìng)價(jià)廣告需求方產(chǎn)品 74
5.4.1 搜索引擎營(yíng)銷 74
5.4.2 交易終端 75
5.4.3 產(chǎn)品案例 75
5.5 競(jìng)價(jià)廣告與合約廣告的比較 77
第6章 程序化交易廣告 78
6.1 實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià) 79
6.2 其他程序化交易方式 82
6.2.1 優(yōu)選 82
6.2.2 私有市場(chǎng) 83
6.2.3 程序化直投 84
6.2.4 廣告交易方式譜系 84
6.3 廣告交易平臺(tái) 85
6.4 需求方平臺(tái) 87
6.4.1 需求方平臺(tái)產(chǎn)品策略 87
6.4.2 出價(jià)策略 88
6.4.3 出價(jià)和定價(jià)過(guò)程 89
6.4.4 重定向 89
6.4.5 新客推薦 91
6.4.6 產(chǎn)品案例 92
6.5 供給方平臺(tái) 94
6.5.1 供給方平臺(tái)產(chǎn)品策略 94
6.5.2 Header Bidding 95
6.5.3 產(chǎn)品案例 96
第7章 數(shù)據(jù)加工與交易 99
7.1 有價(jià)值的數(shù)據(jù)來(lái)源 100
7.2 數(shù)據(jù)管理平臺(tái) 102
7.2.1 三方數(shù)據(jù)劃分 102
7.2.2 第 一方數(shù)據(jù)管理平臺(tái) 102
7.2.3 第三方數(shù)據(jù)管理平臺(tái) 103
7.2.4 產(chǎn)品案例 104
7.3 數(shù)據(jù)交易的基本過(guò)程 107
7.4 隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全 109
7.4.1 隱私保護(hù)問(wèn)題 109
7.4.2 程序化交易中的數(shù)據(jù)安全 111
7.4.3 歐盟的通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例 113
第8章 信息流與原生廣告 115
8.1 移動(dòng)廣告的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn) 116
8.1.1 移動(dòng)廣告的特點(diǎn) 117
8.1.2 移動(dòng)廣告的傳統(tǒng)創(chuàng)意形式 117
8.1.3 移動(dòng)廣告的挑戰(zhàn) 119
8.2 信息流廣告 121
8.2.1 信息流廣告的定義 121
8.2.2 信息流廣告產(chǎn)品關(guān)鍵 123
8.3 其他原生廣告相關(guān)產(chǎn)品 124
8.3.1 搜索廣告 125
8.3.2 軟文廣告 125
8.3.3 聯(lián)盟 125
8.4 原生廣告平臺(tái) 126
8.4.1 表現(xiàn)原生與場(chǎng)景原生 126
8.4.2 場(chǎng)景的感知與應(yīng)用 127
8.4.3 植入式原生廣告 128
8.4.4 產(chǎn)品案例 130
8.5 原生廣告與程序化交易 134
第三部分 計(jì)算廣告關(guān)鍵技術(shù)
第9章 計(jì)算廣告技術(shù)概覽 137
9.1 個(gè)性化系統(tǒng)框架 138
9.2 各類廣告系統(tǒng)優(yōu)化目標(biāo) 139
9.3 計(jì)算廣告系統(tǒng)架構(gòu) 140
9.3.1 廣告投放引擎 142
9.3.2 數(shù)據(jù)高速公路 143
9.3.3 離線數(shù)據(jù)處理 143
9.3.4 在線數(shù)據(jù)處理 144
9.4 計(jì)算廣告系統(tǒng)主要技術(shù) 144
9.5 用開源工具搭建計(jì)算廣告系統(tǒng) 146
9.5.1 Web服務(wù)器Nginx 146
9.5.2 分布式配置和集群管理工具ZooKeeper 148
9.5.3 全文檢索引擎Lucene 148
9.5.4 跨語(yǔ)言通信接口Thrift 149
9.5.5 數(shù)據(jù)高速公路Flume 150
9.5.6 分布式數(shù)據(jù)處理平臺(tái)Hadoop 150
9.5.7 特征在線緩存Redis 151
9.5.8 流計(jì)算平臺(tái)Storm 152
9.5.9 高效的迭代計(jì)算框架Spark 152
第 10章 基礎(chǔ)知識(shí)準(zhǔn)備 154
10.1 信息檢索 155
10.1.1 倒排索引 155
10.1.2 向量空間模型 157
10.2 *優(yōu)化方法 158
10.2.1 拉格朗日法與凸優(yōu)化 159
10.2.2 下降單純形法 160
10.2.3 梯度下降法 160
10.2.4 擬牛頓法 162
10.3 統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí) 167
10.3.1 *大熵與指數(shù)族分布 168
10.3.2 混合模型和EM算法 169
10.3.3 貝葉斯學(xué)習(xí) 171
10.4 統(tǒng)計(jì)模型分布式優(yōu)化框架 174
10.5 深度學(xué)習(xí) 175
10.5.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法 176
10.5.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 177
10.5.3 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN） 178
10.5.4 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN） 180
第 11章 合約廣告核心技術(shù) 181
11.1 廣告排期系統(tǒng) 182
11.2 擔(dān)保式投送系統(tǒng) 183
11.2.1 流量預(yù)測(cè) 185
11.2.2 頻次控制 186
11.3 在線分配 188
11.3.1 在線分配問(wèn)題 188
11.3.2 在線分配問(wèn)題舉例 190
11.3.3 極限性能研究 192
11.3.4 實(shí)用優(yōu)化算法 193
第 12章 受眾定向核心技術(shù) 201
12.1 受眾定向技術(shù)分類 202
12.2 上下文定向 203
12.3 文本主題挖掘 205
12.3.1 LSA模型 206
12.3.2 PLSI模型 206
12.3.3 LDA模型 207
12.3.4 詞嵌入word2vec 208
12.4 行為定向 209
12.4.1 行為定向建模問(wèn)題 210
12.4.2 行為定向特征生成 211
12.4.3 行為定向決策過(guò)程 214
12.4.4 行為定向的評(píng)測(cè) 215
12.5 人口屬性預(yù)測(cè) 217
12.6 數(shù)據(jù)管理平臺(tái) 218
第 13章 競(jìng)價(jià)廣告核心技術(shù) 220
13.1 競(jìng)價(jià)廣告計(jì)價(jià)算法 220
13.2 搜索廣告系統(tǒng) 222
13.2.1 查詢擴(kuò)展 223
13.2.2 廣告放置 226
13.3 廣告網(wǎng)絡(luò) 227
13.4 廣告檢索 229
13.4.1 布爾表達(dá)式的檢索 230
13.4.2 相關(guān)性檢索 234
13.4.3 基于DNN的語(yǔ)義建模 238
13.4.4 *近鄰語(yǔ)義檢索 241
第 14章 點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)模型 247
14.1 點(diǎn)擊率預(yù)測(cè) 248
14.1.1 點(diǎn)擊率基本模型 248
14.1.2 LR模型優(yōu)化算法 249
14.1.3 點(diǎn)擊率模型的校正 256
14.1.4 點(diǎn)擊率模型的特征 257
14.1.5 點(diǎn)擊率模型評(píng)測(cè) 262
14.1.6 智能頻次控制 264
14.2 其他點(diǎn)擊率模型 264
14.2.1 因子分解機(jī) 264
14.2.2 GBDT 265
14.2.3 深度學(xué)習(xí)點(diǎn)擊率模型 267
14.3 探索與利用 268
14.3.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)與E&E 268
14.3.2 UCB方法 270
14.3.3 考慮上下文的 bandit 271
第 15章 程序化交易核心技術(shù) 272
15.1 廣告交易平臺(tái) 273
15.1.1 cookie 映射 273
15.1.2 詢價(jià)優(yōu)化 277
15.2 需求方平臺(tái) 278
15.2.1 定制化用戶標(biāo)簽 280
15.2.2 DSP中的點(diǎn)擊率預(yù)測(cè) 282
15.2.3 點(diǎn)擊價(jià)值估計(jì) 283
15.2.4 出價(jià)策略 284
15.3 供給方平臺(tái) 284
第 16章 其他廣告相關(guān)技術(shù) 286
16.1 創(chuàng)意優(yōu)化 287
16.1.1 程序化創(chuàng)意 287
16.1.2 點(diǎn)擊熱力圖 288
16.1.3 創(chuàng)意的發(fā)展趨勢(shì) 289
16.2 實(shí)驗(yàn)框架 291
16.3 廣告監(jiān)測(cè)與歸因 292
16.3.1 廣告監(jiān)測(cè) 292
16.3.2 廣告安全 294
16.3.3 廣告效果歸因 295
16.4 作弊與反作弊 296
16.4.1 作弊的方法分類 296
16.4.2 常見的作弊方法 297
16.5 產(chǎn)品技術(shù)選型實(shí)戰(zhàn) 301
16.5.1 媒體實(shí)戰(zhàn) 302
16.5.2 廣告主實(shí)戰(zhàn) 304
16.5.3 數(shù)據(jù)提供方實(shí)戰(zhàn) 306
第四部分 附錄
附錄 主要術(shù)語(yǔ)及縮寫索引 311
參考文獻(xiàn) 317
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計(jì)算廣告:互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)變現(xiàn)的市場(chǎng)與技術(shù) 作者簡(jiǎn)介
劉鵬（@北冥乘海生），現(xiàn)任科大訊飛副總裁，大數(shù)據(jù)研究院院長(zhǎng)。他在清華大學(xué)獲得博士學(xué)位后，加入微軟亞洲研究院，從事人工智能研究，后參與創(chuàng)建雅虎北京研究院，出任高級(jí)科學(xué)家。他還曾任MediaV首席科學(xué)家、360商業(yè)化首席架構(gòu)師等職。在多年從業(yè)經(jīng)歷中，他一直致力于將人工智能方法與海量數(shù)據(jù)相結(jié)合來(lái)解決工業(yè)界問(wèn)題，負(fù)責(zé)過(guò)多個(gè)大型互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)產(chǎn)品體系。 他特別重視計(jì)算廣告和大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及，他講授的“計(jì)算廣告”在網(wǎng)易云課堂有超過(guò)3萬(wàn)名學(xué)生，已經(jīng)成為業(yè)界進(jìn)行相關(guān)培訓(xùn)的基礎(chǔ)教程。他還曾擔(dān)任北京大學(xué)、中國(guó)傳媒大學(xué)等高校客座教授，講授計(jì)算廣告相關(guān)課程，為推動(dòng)中國(guó)廣告產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化、智能化做出了貢獻(xiàn)。 王超（@德川），于北京大學(xué)獲得碩士學(xué)位后，曾就職于微博、汽車之家等公司的廣告部門，從事計(jì)算廣告領(lǐng)域的研究和實(shí)踐工作。現(xiàn)任百度主任研發(fā)架構(gòu)師，從事個(gè)性化推薦領(lǐng)域相關(guān)的工作。
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