本文關(guān)鍵詞：在線廣告DSP平臺實(shí)時(shí)競價(jià)算法的研究與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：實(shí)時(shí)競價(jià)(RTB)在廣告需求方平臺(DSP)程序化購買廣告中占很大比重,目前越來越多的廣告商了解并愿意采用RTB的方式投放在線廣告,媒體也愿意通過這種方式將長尾流量的廣告位售賣出去。在搜索廣告、合約廣告等在線廣告占大部分比重的環(huán)境中,RTB從廣告位售賣的方式中跳出來,引入受眾購買的模式,在正確的時(shí)間里把正確的廣告投放給正確的受眾,從而使得這種具有公共競價(jià)拍賣機(jī)制的廣告能夠在在線廣告市場中占據(jù)一席之地。廣告商利用DSP平臺的技術(shù)手段,能夠接收廣告交易平臺發(fā)送過來的競價(jià)請求,并從中利用頁面信息及用戶cookie作為精準(zhǔn)投放的依據(jù),同時(shí)由于RTB是一種公共拍賣的廣告售賣方式,因此會有多家DSP共同競拍,每家DSP都會用自己的算法計(jì)算出價(jià),整個(gè)市場競爭會很激烈,在投放回報(bào)率(ROI)方面又充滿著博弈。本文介紹RTB的生態(tài)系統(tǒng)及其整個(gè)工作流程,并對RTB的特點(diǎn)和競拍模式有相關(guān)描述,并對其算法進(jìn)行深入研究。本文主要研究的是實(shí)時(shí)競價(jià)算法,其中包括兩個(gè)主要內(nèi)容,點(diǎn)擊率預(yù)測和競價(jià)策略。在點(diǎn)擊率預(yù)測中采用兩種預(yù)測方法,一種是在搜索廣告中較為常用的邏輯回歸(Logistic Regression)方法,其中特征屬性和因變量均采用二值表示。另一種是可以處理非線性變量的梯度提升決策樹(Gradient Boost Decision Tree),特征屬性采用連續(xù)值,然后分別對這兩種預(yù)測性能結(jié)果進(jìn)行對比。本文在競價(jià)策略上提出了固定競價(jià)、分組競價(jià)和綜合競價(jià),綜合競價(jià)中著重對競價(jià)函數(shù)進(jìn)行了數(shù)學(xué)推導(dǎo),并通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)調(diào)整函數(shù)參數(shù),最后分別對這三種競價(jià)的結(jié)果做了評估。本文中進(jìn)行試驗(yàn)的數(shù)據(jù)集是由品友互動(dòng)在2013年的全球?qū)崟r(shí)競價(jià)算法大賽中提供的,數(shù)據(jù)具有真實(shí)性,由于目前很少有DSP公司愿意提供這些內(nèi)部數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)集對競價(jià)算法的研究起到一定的幫助作用。試驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的綜合競價(jià)方式的結(jié)果(關(guān)鍵績效指標(biāo),KPI)優(yōu)于另外兩種競價(jià)方式。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F713.8;O212.1

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本文編號：1251213