在线分配问题:广告市场的优化与实时决策
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更新于2024-08-09
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"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。
2020-05-07 上传
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MichaelTu
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