الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

Search ADS Web Service

منصة إعلانات البحث عبر الإنترنت ومراقبة الحملة في الوقت الفعلي

وصف المشروع

  • مصمم ومتطور على شبكة الإنترنت التي زحفت 500000 بيانات المنتج من Amazon (Java ، JSoup ، Proxy)
  • دعم عمل إعلانات البحث المتقدمة: فهم الاستعلام ، اختيار الإعلانات من الفهرس المقلوب (مع memcached) ، ترتيب الإعلانات ، مرشح الإعلانات ، تسعير الإعلانات ، تخصيص الإعلانات
  • خط أنابيب هندسة الميزات المصمم والتنفيذ والذي يولد ميزات لفهم الاستعلام والنقر فوق التنبؤ باستخدام Spark MapReduce

الزاحف

تستخدم JSoup إلى معلومات الزاحف على Amazon.

  • انتهى
    • استخراج السعر ، عنوان URL تفاصيل المنتج ، عنوان URL صورة المنتج ، فئة من صفحة الويب
    • تحويل كل منتج إلى إعلانات
    • تخزين الإعلانات للملف ، كل إعلانات بتنسيق JSON.
    • دعم الترحيل
    • تسجيل كل استثناء

تجنب اكتشاف الروبوت

  • بروكسي بروتوكول بروتور
  • توزيع الزاحف

منصة إعلانات البحث عبر الإنترنت

يضع الإعلانات البحث الإعلانات عبر الإنترنت على صفحات الواجهة الأمامية التي تعرض نتائج للمستخدمين من استعلامات محرك البحث. يأخذ خادم إعلانات البحث الآلاف من بيانات المنتجات كمرشحين واختيارين ومرشحات وتصنيفات وتخصيص الإعلانات والأسعار عند ظهور استعلام البحث. يعتمد اختيار وترتيب إعلانات البحث على جودة الإعلانات وسعر العطاء الذي يقدمه المعلنون.

فهم الاستعلام

  • نظف النص بواسطة Lucean
  • Train Word2Vector Model باستخدام Corpus Corpus ADS واستخدم المرادفات لإعادة كتابة الاستعلام

ملاءمة الاستعلام المطابقة

سيتم أولاً تقييم ADS Candiate وتصفيتها من خلال درجة الصلة. درجة الأهمية هي قياس مدى أهمية الاستعلام للكلمات الرئيسية في الإعلانات. هنا درجة الأهمية = عدد استعلام مطابقة الكلمات / العدد الإجمالي للكلمات في الكلمات الرئيسية. من أجل repomation السريع للإعلانات ، تم بناء مؤشر الكلمات الرئيسية المقلوبة للكلمات الرئيسية الإعلانات وتخزينه في ذاكرة التخزين المؤقت.

طبقة البيانات لدعم النظام عبر الإنترنت:

  • فهرس الأمام للحصول على معلومات تفاصيل الإعلان (MySQL)
  • فهرس مقلوب للكلمات الرئيسية م (memcached)

P-blick التنبؤ

يلعب احتمال نقر المستخدم (p-click) دورًا مهمًا في تصنيف الإعلانات.

استخدم Spark ML Process User User انقر فوق بيانات السجل وإنشاء نموذج التنبؤ.

  • انقر فوق سجل

السجل: الجهاز IP ، معرف الجهاز ، معرف الجلسة ، الاستعلام ، adid ، campaignid ، ad_category_query_category (0/1) ، نقر (0/1)

  • ميزة مساحة

ميزات PCLICK مستخرجة من سجل البحث وتخزينها في متجر القيمة الرئيسية

  • نموذج

الانحدار اللوجستي

شجرة تعزيز التدرج

تصنيف الإعلانات عبر الإنترنت والتسعير

درجة الجودة = 0.25 * درجة الصلة + 0.75 * PCLICK

درجة رتبة = نقاط الجودة * عرض

السعر (التكلفة لكل نقرة) = درجة المرتبة التالية / درجة الجودة الحالية + 0.01

نظام

عند تلقي استعلام البحث ، يعيد تطابق النظام إعادة كتابة الاستعلام باستخدام الكلمات الرئيسية للإعلانات باستخدام فهرس مقلوب للحصول على درجة الصلة ، والتنبؤ باحتمال النقر بواسطة نموذج الانحدار الذي تم إنشاؤه من بيانات النقرات التاريخية 50 جيجا بايت. سيتم تحديد جودة الإعلانات من خلال كل من درجة الأهمية واحتمال النقر. يحسب محرك ADS درجة الجودة ويجمع بينها مع سعر عرض الإعلانات للتصنيف النهائي والتسعير.

شاشة الحملة في الوقت الحقيقي

تم تصميم نظام مراقب الحملة في الوقت الفعلي لجمع الأحداث ذات الصلة الإعلانات التي تم إنشاؤها بواسطة خادم الإعلانات عبر الإنترنت ورسولك على توترات الحملات.

انضم إلى تدفقات الأحداث

هو نظام مراقبة الحملات في الوقت الحقيقي هو خط أنابيب بث يجمع ويعالج أحداث الإعلانات التي تم إنشاؤها بواسطة محرك إعلانات البحث عبر الإنترنت. يتم نشر أحداث الصدفة وأحداث الانطباع وأحداث الإعلانات إلى قائمة انتظار الرسائل ومعالجتها للتخزين في قاعدة البيانات في طريق البث. تتخيل لوحة معلومات الواجهة الأمامية حالة الميزانية والانطباع الديناميكي والنقر وتسعير الحملات.

خط أنابيب البث

التصور لوحة القيادة

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل