基于Hadoop的关键词寻量监控系统设计与实现
这是一篇关于定向广告,寻量监控,Hadoop,Spring框架的论文, 主要内容为随着网络广告业的飞速发展,诞生了广告精准定向技术。目的使投放的广告能精准触达潜在受众,增加广告点击率与转化率,提升广告推广效果。最终达到广告主,媒体平台,用户三方共赢的局面。新闻资讯行业借鉴搜索广告定向的特点,衍生出关键词定向业务。简单来说,首先通过算法提取出新闻主题关键词,广告投放引擎会快速的从后台广告资源库中找到与该主题关键词最匹配的广告,展示给用户。由于关键词与新闻正文内容高度相关,一定程度上从关键词就能看出用户的关注点所在。相比其他行为定向广告通过数据模型推算用户兴趣,更为精准,因此备受广告主青睐。而随着关键词定向的业务的不断增长,围绕着关键词流量查询,关键词覆盖度监控等产品需求被挖掘出来。本文基于搜狐新闻PC,H5,APP三端用户行为日志,以及新闻文章关键词库数据,通过Hadoop分布式计算平台,Spring框架,Bootstrap前端框架等成熟技术,设计并实现了关键词寻量监控系统。主要满足用户提交关键词,能够快速查询出该关键词在平台不同时间段PV,UV等流量数据,以及关键词覆盖度等指标监控功能。方便运营,营销人员针对平台关键词特点做广告营销方案,快速高效的做广告投放决策。
平台付费会员体系下的广告策略与信息推送研究
这是一篇关于平台供应链,付费会员,差异化策略,定向广告,信息屏蔽的论文, 主要内容为近年来,各大电商平台相继推出付费会员体系。随着消费升级,付费会员体系迅速发展并取得一定成效。付费会员体系的核心优势在于将消费者划分为会员与非会员,会员群体一般具有更高价值而非会员市场规模巨大,两类人群市场差异显著且极具消费潜力。存量竞争中,面临广告成本高、获客困难等不利因素,商家与平台借助付费会员体系实现基于会员身份识别的差异化策略,进而高效且充分挖掘两类消费者的市场价值。信息时代下,信息广泛且高效地影响消费者决策,聚焦于利用和管理信息的差异化策略成为平台与商家运营成败的关键。广告是流量竞争中最普遍的手段;而会员优惠信息的推送会直接影响非会员购物中的决策。在此背景下,本文从实践出发,从运作视角对付费会员体系下的两类差异化信息策略展开研究。首先抽象出以不同广告强度向不同消费者群体推送广告的会员广告策略与定向广告策略,然后凝练出将会员优惠信息差异化推送的信息屏蔽策略。本文将充分考虑消费者在购物中的行为因素影响。本文首先基于博弈分析框架对会员广告策略与定向广告策略进行研究。会员广告策略下,商家仅向会员人群推送广告,对非会员广告强度为0,本文分析了此策略下的广告效率与市场需求,并识别此策略的适用条件和商业价值。结果表明当会员人群比例较高时商家应选择会员广告策略,此时商家的单位广告投入降低,且在商品原价较高的情况下需求反而更高。定向广告策略下,商家以不同广告强度向会员与非会员分别推送广告,本文重点分析了此策略的收益表现,结果表明在不同渠道广告费率相同的情况下,从收益与总需求的角度均是定向广告策略占优;如果考虑不同渠道广告费率的差异性,本文也识别出了定向广告策略的选择标准。然后本文对付费会员体系下平台向非会员群体屏蔽会员折扣的信息屏蔽策略展开研究,识别其适用条件,并分析影响此策略价值的因素。结果表明平台应在商品原价较高且会员折扣较低时对非会员屏蔽会员折扣信息,且消费者属性及市场环境均影响信息屏蔽策略的价值。本文对付费会员体系下差异化信息策略的研究在一定程度上对忠诚度计划相关理论研究做出补充与扩展,并丰富了平台供应链营销策略内涵,同时对平台与商家的相关实践提供启发与决策支持。
基于用户兴趣的电子商务广告推荐模型研究与应用
这是一篇关于定向广告,特征选择,用户兴趣模型,知识图谱,n-Gram的论文, 主要内容为商品交易网站的快速发展,促使各种电商营销方式的出现,网络广告便是其中之一。然而,目前网络广告广撒网式的投放模式,导致广告点击率和转化率偏低,广告投放资源浪费严重。在广告投放的精准化需求的推动下,网络定向广告应运而生。其主要思想为通过现有信息技术挖掘用户显隐式信息,构建相应用户兴趣模型,进而推荐与用户兴趣模型匹配度较高的广告。当前网络定向广告系统,普遍存在用户兴趣特征提取不明显、匹配度计算难等关键技术瓶颈,导致广告投放效率低下。因此,研究并设计出效率高、可保留高重要度用户兴趣特征模型,对广告精准投放系统的实现具有重要的理论意义和应用价值。本文主要研究内容如下:(1)分析现有特征方法的优化方式,提出融合蜂群和梯度提升决策树算法的特征选择方法。本文利用该方法优化复杂电商环境下的用户全网行为特征,甄选高重要度特征,并以其重要度作为行为特征权重。(2)研究用户访问历史网页内容,借助中文分词、停用词过滤技术提取用户兴趣特征词,联合优化后的用户全网行为特征,构建基于改进向量空间模型的用户兴趣模型,实现用户兴趣的多重体现。(3)针对特征词语义失配问题,提出基于知识图谱的语义扩展和相似度计算方法。该方法在知识图谱DBpedia的基础上扩展兴趣特征词,并采用一种改进的基于n-Gram和语义距离的语义相关度算法计算语义相关度,联合原始兴趣特征权重获得扩展词权重,进一步提高用户兴趣的精准体现。实验表明基于用户兴趣的广告推荐模型具有良好的广告投放效果,具有一定的理论意义和实用价值。
基于用户兴趣的电子商务广告推荐模型研究与应用
这是一篇关于定向广告,特征选择,用户兴趣模型,知识图谱,n-Gram的论文, 主要内容为商品交易网站的快速发展,促使各种电商营销方式的出现,网络广告便是其中之一。然而,目前网络广告广撒网式的投放模式,导致广告点击率和转化率偏低,广告投放资源浪费严重。在广告投放的精准化需求的推动下,网络定向广告应运而生。其主要思想为通过现有信息技术挖掘用户显隐式信息,构建相应用户兴趣模型,进而推荐与用户兴趣模型匹配度较高的广告。当前网络定向广告系统,普遍存在用户兴趣特征提取不明显、匹配度计算难等关键技术瓶颈,导致广告投放效率低下。因此,研究并设计出效率高、可保留高重要度用户兴趣特征模型,对广告精准投放系统的实现具有重要的理论意义和应用价值。本文主要研究内容如下:(1)分析现有特征方法的优化方式,提出融合蜂群和梯度提升决策树算法的特征选择方法。本文利用该方法优化复杂电商环境下的用户全网行为特征,甄选高重要度特征,并以其重要度作为行为特征权重。(2)研究用户访问历史网页内容,借助中文分词、停用词过滤技术提取用户兴趣特征词,联合优化后的用户全网行为特征,构建基于改进向量空间模型的用户兴趣模型,实现用户兴趣的多重体现。(3)针对特征词语义失配问题,提出基于知识图谱的语义扩展和相似度计算方法。该方法在知识图谱DBpedia的基础上扩展兴趣特征词,并采用一种改进的基于n-Gram和语义距离的语义相关度算法计算语义相关度,联合原始兴趣特征权重获得扩展词权重,进一步提高用户兴趣的精准体现。实验表明基于用户兴趣的广告推荐模型具有良好的广告投放效果,具有一定的理论意义和实用价值。
基于用户兴趣的电子商务广告推荐模型研究与应用
这是一篇关于定向广告,特征选择,用户兴趣模型,知识图谱,n-Gram的论文, 主要内容为商品交易网站的快速发展,促使各种电商营销方式的出现,网络广告便是其中之一。然而,目前网络广告广撒网式的投放模式,导致广告点击率和转化率偏低,广告投放资源浪费严重。在广告投放的精准化需求的推动下,网络定向广告应运而生。其主要思想为通过现有信息技术挖掘用户显隐式信息,构建相应用户兴趣模型,进而推荐与用户兴趣模型匹配度较高的广告。当前网络定向广告系统,普遍存在用户兴趣特征提取不明显、匹配度计算难等关键技术瓶颈,导致广告投放效率低下。因此,研究并设计出效率高、可保留高重要度用户兴趣特征模型,对广告精准投放系统的实现具有重要的理论意义和应用价值。本文主要研究内容如下:(1)分析现有特征方法的优化方式,提出融合蜂群和梯度提升决策树算法的特征选择方法。本文利用该方法优化复杂电商环境下的用户全网行为特征,甄选高重要度特征,并以其重要度作为行为特征权重。(2)研究用户访问历史网页内容,借助中文分词、停用词过滤技术提取用户兴趣特征词,联合优化后的用户全网行为特征,构建基于改进向量空间模型的用户兴趣模型,实现用户兴趣的多重体现。(3)针对特征词语义失配问题,提出基于知识图谱的语义扩展和相似度计算方法。该方法在知识图谱DBpedia的基础上扩展兴趣特征词,并采用一种改进的基于n-Gram和语义距离的语义相关度算法计算语义相关度,联合原始兴趣特征权重获得扩展词权重,进一步提高用户兴趣的精准体现。实验表明基于用户兴趣的广告推荐模型具有良好的广告投放效果,具有一定的理论意义和实用价值。
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