商業(yè)廣告的目的是在符合《中華人民共和國廣告法》要求的前提下,將廣告展示給目標(biāo)用戶,并吸引用戶完成交易行為,縱觀近二十年以來互聯(lián)網(wǎng)廣告的發(fā)展歷程,先后經(jīng)歷了PC時代、移動互聯(lián)網(wǎng)時代、人工智能時代。當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)廣告不再是簡單的內(nèi)容聚集和分發(fā),而是逐步轉(zhuǎn)變?yōu)榫珳?zhǔn)營銷、千人千面的形式,即站在廣告主的角度,需要把正確的廣告,在正確的時間,按照正確的方式展現(xiàn)給有需求的用戶,同時每個用戶看到的廣告也正是符合該用戶年齡、收入、性格等特定屬性的廣告,適量的商業(yè)廣告不僅可以增加消費(fèi)者的眼界,對用戶的消費(fèi)行為也起著輔助決策的作用。國內(nèi)外很多互聯(lián)網(wǎng)公司在商業(yè)廣告行業(yè)已經(jīng)有著深厚的產(chǎn)品經(jīng)驗和技術(shù)積累,例如阿爾法特、百度等,按照各大公司的商業(yè)廣告樣式可分為四種類型:純文字廣告、純圖片廣告、圖文結(jié)合廣告、視頻廣告,針對圖文結(jié)合類商業(yè)廣告,本文研究了深度學(xué)習(xí)開源平臺PaddlePaddle,同時詳細(xì)介紹了該平臺的源碼編譯、安裝步驟、環(huán)境依賴、開源代碼和文檔的貢獻(xiàn)步驟以及該平臺Python版本運(yùn)用的性能優(yōu)化,隨后通過該平臺來實現(xiàn)廣告配圖。通過大量調(diào)研發(fā)現(xiàn),當(dāng)前旅游行業(yè)的體驗越來越最求品質(zhì)化、個性化的特點(diǎn),本文提出一種創(chuàng)新... 

【文章來源】：新疆大學(xué)新疆維吾爾自治區(qū) 211工程院校

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Google觸發(fā)廣告樣式Baidu檢索后觸發(fā)的旅游類廣告樣式如圖1-2所示，檢索詞為“上海旅游”，可以

新疆大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文樣式和研究現(xiàn)狀。oogle 檢索后觸發(fā)的旅游類廣告樣式，即用戶搜索檢索詞后會觸發(fā)的廣告示，檢索詞為“夏威夷旅游”，可以看到該廣告全部是文本形式展現(xiàn)。圖 1-1 Google 觸發(fā)廣告樣式aidu 檢索后觸發(fā)的旅游類廣告樣式如圖 1-2 所示，檢索詞為“上海旅游廣告是圖文結(jié)合類型樣式展現(xiàn)。

圖 2-1 安裝需要的環(huán)境依賴2.2.1.2 安裝命令本論文中涉及到的機(jī)器環(huán)境是 CentOS6.5，在機(jī)器上安裝 PaddlePaddle 的運(yùn)行時環(huán)，并自動下載安裝依賴軟件，執(zhí)行 Pip 命令即可：pip install paddlepaddle如果需要安裝支持 GPU 的版本，則需要執(zhí)行命令：pip install paddlepaddle-gpu安裝完成后，通過執(zhí)行 Python 命令并導(dǎo)入 Paddle 包來驗證 PaddlePaddle 已經(jīng)在當(dāng)環(huán)境中安裝成功，如圖 2-2 所示，無異常錯誤即為安裝成功。圖 2-2 驗證安裝成功2.2.2 使用 Docker 安裝使用 Docker 安裝首先需要下載一個包含 PaddlePaddle 的 Docker 鏡像，執(zhí)行下面的

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)特征的圖像檢索方法[J]. 任夏荔,陳光喜,曹建收,蔡天任.  計算機(jī)工程與設(shè)計. 2018(02)
[2]基于類別特征改進(jìn)的KNN短文本分類算法[J]. 黃賢英,熊李媛,劉英濤,李沁東.  計算機(jī)工程與科學(xué). 2018(01)
[3]融合集群度與距離均衡優(yōu)化的K-均值聚類算法[J]. 王日宏,崔興梅.  計算機(jī)應(yīng)用. 2018(01)
[4]基于n-gram頻率的語種識別改進(jìn)方法[J]. 郝洺,徐博,殷緒成,王方圓.  自動化學(xué)報. 2018(03)
[5]基于改進(jìn)VLAD算法的圖像分類[J]. 王倩,張新明,蔡強(qiáng),祝曉斌.  計算機(jī)應(yīng)用研究. 2018(10)
[6]中文短文本聚合模型研究[J]. 劉震,陳晶,鄭建賓,華錦芝,肖淋峰.  軟件學(xué)報. 2017(10)
[7]基于分類詞典的文本相似性度量方法[J]. 李海林,鄒金串.  智能系統(tǒng)學(xué)報. 2017(04)
[8]文本相似度計算方法研究綜述[J]. 陳二靜,姜恩波.  數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn). 2017(06)
[9]面向高考閱讀理解的句子語義相關(guān)度[J]. 郭少茹,張虎,錢揖麗,李茹,楊陟卓,顧兆軍,馬淑暉.  清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(06)
[10]基于N-gram模型的中文分詞算法的研究[J]. 丁潔,趙景惠.  福建電腦. 2017(05)

博士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的短文本分析與計算方法研究[D]. 李巖.北京科技大學(xué) 2016

碩士論文
[1]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類應(yīng)用研究[D]. 柯小龍.深圳大學(xué) 2017
[2]基于深度學(xué)習(xí)的圖像檢索技術(shù)研究[D]. 卞穎.電子科技大學(xué) 2017
[3]遷移學(xué)習(xí)在圖像分類中的應(yīng)用研究[D]. 吳國琴.安徽大學(xué) 2017
[4]基于深度學(xué)習(xí)的圖像檢索[D]. 鄭瑩雪.吉林大學(xué) 2016
[5]基于深度學(xué)習(xí)的圖像語義提取與圖像檢索技術(shù)研究[D]. 羅世操.東華大學(xué) 2016
[6]基于深度學(xué)習(xí)的圖像檢索技術(shù)的研究[D]. 鄭啟財.福建師范大學(xué) 2015
[7]互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放平臺設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 葛譯澤.成都理工大學(xué) 2015
[8]基于社交網(wǎng)絡(luò)的精準(zhǔn)廣告投放策略研究[D]. 王妍.華中師范大學(xué) 2015
[9]基于深度學(xué)習(xí)特征的圖像推薦系統(tǒng)[D]. 楊宇.電子科技大學(xué) 2015
[10]基于深度層次特征學(xué)習(xí)的大規(guī)模圖像分類研究[D]. 呂娜.電子科技大學(xué) 2015



本文編號：3273257