หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

ค้นหาโฆษณาเว็บโฆษณา

แพลตฟอร์มโฆษณาการค้นหาออนไลน์และการตรวจสอบแคมเปญเรียลไทม์

คำอธิบายโครงการ

  • ออกแบบและพัฒนา Web Crawler ซึ่งรวบรวมข้อมูลผลิตภัณฑ์ 500000 จาก Amazon (Java, JSoup, Proxy)
  • การพัฒนาโฆษณาการค้นหาการสนับสนุนเวิร์กโฟลว์: การทำความเข้าใจแบบสอบถามการเลือกโฆษณาจากดัชนีคว่ำ (พร้อม memcached) การจัดอันดับโฆษณาตัวกรองโฆษณาการกำหนดราคาโฆษณาการจัดสรรโฆษณา
  • ได้รับการออกแบบและนำไปใช้ท่อทางวิศวกรรมคุณลักษณะที่สร้างคุณสมบัติสำหรับการทำความเข้าใจแบบสอบถามและคลิกการทำนายด้วย Spark MapReduce

คนรวบรวมข้อมูล

ใช้ JSOUP กับข้อมูลการรวบรวมข้อมูลใน Amazon

  • ที่เสร็จเรียบร้อย
    • แยกราคา, URL รายละเอียดผลิตภัณฑ์, URL ภาพผลิตภัณฑ์, หมวดหมู่จากหน้าเว็บ
    • แปลงแต่ละผลิตภัณฑ์เป็นโฆษณา
    • จัดเก็บโฆษณาไปยังไฟล์แต่ละโฆษณาในรูปแบบ JSON
    • สนับสนุนการเพจ
    • บันทึกข้อยกเว้นทั้งหมด

หลีกเลี่ยงการตรวจจับบอท

  • พร็อกซี IP และ Brower หมุน
  • แจกจ่าย

แพลตฟอร์มโฆษณาค้นหาออนไลน์

การค้นหาโฆษณากำลังวางโฆษณาออนไลน์ในหน้าส่วนหน้าซึ่งแสดงผลลัพธ์ให้กับผู้ใช้จากการสืบค้นเครื่องมือค้นหาของพวกเขา เซิร์ฟเวอร์โฆษณาการค้นหานี้ใช้ข้อมูลผลิตภัณฑ์หลายพันรายการในฐานะผู้สมัครโฆษณาและเลือกตัวกรองการจัดอันดับการจัดสรรและราคาโฆษณาเมื่อมีการค้นหาการค้นหาการเลือกและการจัดอันดับโฆษณาการค้นหาขึ้นอยู่กับคุณภาพของโฆษณาและราคาเสนอราคาที่นำเสนอโดยผู้โฆษณา

ความเข้าใจในการสอบถาม

  • ทำความสะอาดข้อความโดย Lucean
  • ฝึกอบรมโมเดล Word2Vector โดยใช้คลังคำหลัก ADS และใช้คำพ้องความหมายเพื่อเขียนแบบสอบถามใหม่

การจับคู่ความเกี่ยวข้องแบบสอบถาม

โฆษณาจะได้รับการประเมินและกรองโดยคะแนนความเกี่ยวข้องก่อน คะแนนความเกี่ยวข้องคือการวัดว่าการสืบค้นที่เกี่ยวข้องเป็นคำสำคัญในโฆษณาอย่างไร ที่นี่คะแนนความเกี่ยวข้อง = จำนวนคำค้นหาการจับคู่คำ / จำนวนคำทั้งหมดในคำสำคัญ สำหรับ retreival อย่างรวดเร็วของโฆษณา Infomation ดัชนีกลับด้านของคำหลักโฆษณาถูกสร้างขึ้นและจัดเก็บในแคช

เลเยอร์ข้อมูลสำหรับการสนับสนุนระบบออนไลน์:

  • ส่งต่อดัชนีสำหรับข้อมูลรายละเอียดโฆษณา (MySQL)
  • ดัชนีกลับด้านสำหรับคำหลักโฆษณา (memcached)

การทำนาย P-click

ความน่าจะเป็นของการคลิกผู้ใช้ (P-click) มีบทบาทสำคัญในการจัดอันดับโฆษณา

ใช้ Spark ML กระบวนการจำลองผู้ใช้คลิกข้อมูลบันทึกและสร้างแบบจำลองการทำนาย

  • คลิกบันทึก

บันทึก: อุปกรณ์ IP, ID อุปกรณ์, รหัสเซสชัน, แบบสอบถาม, adid, campaignid, ad_category_query_category (0/1), คลิก (0/1)

  • พื้นที่คุณสมบัติ

คุณสมบัติของ PCLICK ที่แยกออกมาจากบันทึกการค้นหาและเก็บไว้ในร้านค้าคีย์-ค่า

  • แบบอย่าง

การถดถอยโลจิสติก

ต้นไม้เพิ่มความลาดชัน

การจัดอันดับโฆษณาออนไลน์และการกำหนดราคา

คะแนนคุณภาพ = 0.25 * คะแนนความเกี่ยวข้อง + 0.75 * plick

คะแนนอันดับ = คะแนนคุณภาพ * เสนอราคา

ราคา (ราคาต่อคลิก) = คะแนนอันดับถัดไป / คะแนนคุณภาพปัจจุบัน + 0.01

ระบบ

เมื่อได้รับคำค้นหาการค้นหาระบบจะจับคู่การสืบค้นใหม่ด้วยคำหลักของโฆษณาที่ใช้ดัชนีกลับด้านเพื่อให้ได้คะแนนความเกี่ยวข้องและทำนายความน่าจะเป็นของการคลิกโดยโมเดลการถดถอยที่สร้างขึ้นจากข้อมูลการคลิกในอดีต 50GB คุณภาพของโฆษณาจะถูกกำหนดโดยคะแนนความเกี่ยวข้องและความน่าจะเป็นของการคลิก ADS Engine คำนวณคะแนนคุณภาพและรวมเข้ากับราคาเสนอราคาโฆษณาสำหรับการจัดอันดับขั้นสุดท้ายและการกำหนดราคา

การตรวจสอบแคมเปญเรียลไทม์

ระบบการตรวจสอบแคมเปญเรียลไทม์ถูกสร้างขึ้นเพื่อรวบรวมกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับโฆษณาที่สร้างขึ้นโดยเซิร์ฟเวอร์โฆษณาออนไลน์และตรวจสอบแนวโน้มของแคมเปญ

เข้าร่วม Streams Events

เขาระบบตรวจสอบแคมเปญแบบเรียลไทม์เป็นไปป์ไลน์สตรีมมิ่งที่รวบรวมและประมวลผลกิจกรรมโฆษณาที่สร้างขึ้นโดยเอ็นจิ้นโฆษณาค้นหาออนไลน์ เหตุการณ์โอกาสเหตุการณ์ความประทับใจและเหตุการณ์คลิกที่โฆษณาจะถูกเผยแพร่ไปยังคิวข้อความและประมวลผลเพื่อจัดเก็บในฐานข้อมูลในการสตรีม แดชบอร์ดส่วนหน้าจะมองเห็นสถานะงบประมาณและความประทับใจแบบไดนามิกคลิกและการกำหนดราคาของแคมเปญ

สตรีมมิ่งท่อ

การสร้างภาพแดชบอร์ด

ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด