在线分配问题：广告市场的优化与实时决策

"在线分配问题-da-100 题库 84q analyzing data with microsoft power bi" 在线分配问题主要出现在计算广告领域，它涉及到如何在广告展示时进行实时决策，以优化整体收益，同时满足量的约束条件。问题的难点在于决策必须在信息不完全时做出，并且分配策略需要具有弱状态，广告服务器之间的耦合度要低。为了解决这个问题，通常会将在线分配问题转化为二部图匹配问题。 二部图匹配模型是将广告库存（供给）节点与广告合约（需求）节点分开考虑，它们之间通过边相连，边的存在意味着供给节点的受众标签符合需求节点的要求。二部图G=(I∪A,E)，其中I是供给节点集，A是需求节点集，E是两者之间的边集。目标是找到从I到A的一组匹配，使得在满足供给和需求约束的同时，目标函数F(s,x)达到最大。这里，s表示供给节点i的总供给量，x表示分配比例，ria是供给节点i与需求节点a的函数关系，而F(s,x)是可分的目标函数，表示整体收益。 在线分配问题的简化假设是同一组供给和需求节点间的广告展示，其目标函数r是不变的，这虽然简化了问题，但可能不完全反映实际情况。尽管如此，这种近似对于研究在线分配算法非常有用。在实际应用中，可能会涉及广告的有效性原理、广告计费模式、流量预测、频次控制等复杂因素。 计算广告的基础包括在线广告的技术特点，如实时决策、计费模式、系统架构以及信息检索、最优化方法和统计机器学习等基础理论。合约广告则涵盖了广告位的售卖、担保式投送以及在线分配等问题。受众定向是计算广告的关键部分，涉及上下文定向、行为定向，包括数据来源、建模、特征生成和计算过程。最后，竞价广告则关注位置拍卖市场、定价策略以及广告网络的运作机制。 这些知识点综合构成了计算广告领域的核心内容，理解和掌握这些概念对于优化广告投放、提高广告效果至关重要。通过Power BI等数据分析工具，可以对这些数据进行深入分析，以更好地解决在线分配问题并提升广告业务的效率和收益。