构建亿级视频广告事件预测系统的探索与实践

“亿级视频广告事件预测系统构建之道”探讨了如何构建一个高效、精准的亿级视频广告事件预测系统，以提升广告效果并优化用户体验。该系统涉及到的关键技术包括xTR（x-through rate）预测、广告事件流程、系统架构、特征提取、模型训练与优化等。 1. xTR（x-through rate）预测： xTR是针对视频广告特有的点击率预测模型，它不仅关注用户的点击行为，还考虑了更深入的用户交互，如注册事件、加载事件、分析结果等。与传统的CTR（click-through rate）预测不同，xTR更注重视频广告后的CPx事件（如观看、互动、购买等）。 2. 广告事件流程： 广告事件流程从注册事件开始，经过加载、记录支持事件类型、发送事件回调、分析结果、发送事件行为、统计广告投放日志、离线数据分析和模型训练，最终实现线上模型的更新。这一过程确保了广告活动的全面追踪和优化。 3. 系统架构： 系统的架构由广告投放日志、广告服务器、预测系统、xTR在线服务、KV数据库、API服务器、xTR离线任务组等多个组件构成。其中，大数据平台包括Presto、MapReduce、Spark、Hive、Yarn、HDFS、HBase和Kafka等，用于处理海量的数据处理和分析任务。 4. 数据规模： 系统每天处理15亿次交易，30天内存储15亿个特征，每周有2.5亿个样本，涵盖50多个事件，线上服务能处理100万QPS（每秒查询次数）的请求。 5. 特征工程： 特征工程是预测系统的核心部分，包括文本特征、统计类特征、特征过滤、特征交叉、特征缺省值处理、特征平滑、特征离散化、抽样和权重调整等步骤。特征选取上，关注上下文统计类特征，如视频信息、网页信息、地理位置等，以及通过NLP处理的视频文本分类特征。 6. 模型训练与优化： 采用特征回归模型，如Factorization Machine，学习特征值并进行优化。模型分析显示，特征回归模型能显著提高预测准确度，从0.605提升至0.9，证明了模型的有效性。 7. 在线服务与模型更新： 系统设计了高并发的在线服务，通过KV数据库和Thrift RPC处理大量请求。模型会根据离线数据分析的结果定期更新，以保持预测能力的最新状态。 “亿级视频广告事件预测系统构建之道”涉及了大数据处理、深度学习、特征工程、模型构建等多个关键领域，旨在打造一个能够准确预测用户对视频广告反应的高效系统，从而提高广告效益和用户满意度。