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計算廣告學(精)/新一代人工智慧創新平台建設及其關鍵技術叢書

  • 作者:吳明輝//曹傑//申冬琴//譚北平|責編:裴育//朱英彪//紀四穩|總主編:吳信東
  • 出版社:科學
  • ISBN:9787030723710
  • 出版日期:2022/10/01
  • 裝幀:精裝
  • 頁數:248
人民幣:RMB 138 元      售價:
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內容大鋼
    計算廣告是目前大數據思維與技術發展最成熟、市場規模最大的應用領域之一,致力於解決的核心問題是廣告、場景、用戶三者之間的最優匹配,而計算廣告學涉及自然語言處理、數據挖掘以及競價營銷、創意設計等諸多學科的融合。本書以營銷智能國家新一代人工智慧開放創新平台為基礎,從觀察者、研究者和實踐者的視角,對數字化時代背景下的媒介環境變革,計算廣告的背景、內涵、商業模式、關鍵技術等進行全面闡述,為業內外人士理解並涉足計算廣告領域提供有效路徑。
    本書適合高等院校人工智慧、數據挖掘等專業本科生、研究生及教師等教學和科研使用。

作者介紹
吳明輝//曹傑//申冬琴//譚北平|責編:裴育//朱英彪//紀四穩|總主編:吳信東

目錄
「新一代人工智慧創新平台建設及其關鍵技術叢書」序
前言
第一篇  基礎篇
  第1章  計算廣告背景
    1.1  廣告簡介
      1.1.1  定義與要素
      1.1.2  產業鏈構成
      1.1.3  廣告的分類
    1.2  在線廣告
      1.2.1  在線廣告概念
      1.2.2  產品形態發展
      1.2.3  在線廣告生態系統
      1.2.4  行業發展概況
    1.3  計算廣告
      1.3.1  計算廣告概述
      1.3.2  計算廣告術語
      1.3.3  計算廣告發展
第二篇  市場篇
  第2章  合約展示廣告
    2.1  定向廣告模式
    2.2  受眾定向
      2.2.1  受眾定向方式
      2.2.2  受眾定向標籤
      2.2.3  用戶標籤體系
    2.3  合約流量預測與分配
    2.4  定向廣告的發展趨勢
    2.5  定向廣告的投放策略
    2.6  典型案例
  第3章  搜索廣告與競價廣告
    3.1  搜索廣告模式
      3.1.1  搜索廣告產品形式
      3.1.2  搜索廣告產品策略
    3.2  主流競價機制
      3.2.1  廣義第一價格
      3.2.2  廣義第二價格
      3.2.3  VCG競價機制
      3.2.4  競價機制比較
    3.3  競價廣告標籤體系
    3.4  競價廣告投放策略
      3.4.1  關鍵詞投放策略
      3.4.2  關鍵詞競價模型
    3.5  典型案例
  第4章  程序化購買廣告
    4.1  程序化購買廣告模式
      4.1.1  在線廣告計價模式
      4.1.2  程序化購買交易模式
      4.1.3  程序化購買廣告流程
    4.2  程序化購買廣告生態鏈
      4.2.1  需求方平台
      4.2.2  廣告交易平台

      4.2.3  供應方平台
      4.2.4  數據管理平台
    4.3  程序化購買存在的問題與發展對策
      4.3.1  程序化購買存在的問題
      4.3.2  程序化購買發展對策
    4.4  程序化購買廣告的營銷策略
    4.5  程序化購買廣告的投放策略
      4.5.1  程序化購買廣告的投放需求
      4.5.2  程序化購買廣告的投放策略設計
    4.6  典型案例
  第5章  原生廣告與移動互聯時代的廣告
    5.1  原生廣告
      5.1.1  原生廣告的特點及分類
      5.1.2  內容為王的營銷策略
      5.1.3  典型案例
    5.2  多屏融合互動廣告
      5.2.1  多屏融合下的廣告營銷生態
      5.2.2  融屏互動廣告的營銷策略
      5.2.3  注重用戶體驗的投放策略
      5.2.4  典型案例
    5.3  移動互聯時代的其他廣告
      5.3.1  社交廣告
      5.3.2  移動應用程序廣告
      5.3.3  微電影廣告
      5.3.4  互聯網戶外廣告
      5.3.5  典型案例
  第6章  廣告監測、廣告歸因與廣告計劃優化
    6.1  廣告監測
      6.1.1  廣告監測的意義
      6.1.2  廣告監測的3R模型
      6.1.3  廣告監測關鍵指標
      6.1.4  廣告監測方法
      6.1.5  廣告等效曝光體系
    6.2  廣告歸因
      6.2.1  廣告從曝光到效果的三條路徑
      6.2.2  AB測試
      6.2.3  多點歸因模型
      6.2.4  營銷混合模型
    6.3  廣告計劃優化
      6.3.1  有效頻次設定
      6.3.2  基於歷史到達曲線優化預算
      6.3.3  基於同源數據優化觸達效率
      6.3.4  跨屏預算分配
第三篇  技術篇
  第7章  合約展示技術
    7.1  流量預測
    7.2  頻次控制
    7.3  在線分配
      7.3.1  HWM演算法
      7.3.2  SHALE演算法

      7.3.3  BidScaling演算法
    7.4  受眾定向技術
      7.4.1  受眾定向技術分類
      7.4.2  上下文定向技術
      7.4.3  文本主題模型
      7.4.4  行為定向過程
  第8章  搜索與競價技術
    8.1  搜索廣告系統
    8.2  查詢擴展
      8.2.1  基於詞共現的擴展詞選取方法
      8.2.2  基於語言模型的偽相關反饋技術
      8.2.3  基於LDA主題模型的查詢擴展方法
      8.2.4  基於深度學習的查詢擴展方法
    8.3  廣告放置
    8.4  廣告檢索
      8.4.1  布爾表達式檢索
      8.4.2  Weight-And檢索
      8.4.3  近似最近鄰檢索
      8.4.4  深度語義匹配模型
  第9章  點擊率預估與推薦技術
    9.1  點擊率預估
      9.1.1  點擊率預估問題描述
      9.1.2  廣告點擊率特徵處理
      9.1.3  點擊率預估基本模型
    9.2  常見點擊率預估模型
      9.2.1  GBDT+LR模型
      9.2.2  MLR模型
      9.2.3  FM模型
    9.3  推薦技術
      9.3.1  基於用戶的協同過濾演算法
      9.3.2  基於物品的協同過濾演算法
      9.3.3  基於社交網路的推薦演算法
    9.4  典型案例
  第10章  在線匹配技術
    10.1  在線匹配理論
      10.1.1  匹配問題起源
      10.1.2  匹配基本概念
    10.2  在線匹配演算法
      10.2.1  基於原始-對偶的匹配
      10.2.2  典型的匹配演算法——匈牙利演算法
      10.2.3  尋找最短增廣路徑——Hopcroft-Karp演算法
      10.2.4  最優權重匹配問題——KM演算法
  第11章  計算廣告投放系統
    11.1  計算廣告投放系統架構
      11.1.1  業務關聯方
      11.1.2  投放系統架構
    11.2  投放系統各功能模塊
    11.3  投放系統應用實例
      11.3.1  百度營銷案例
      11.3.2  品友互動營銷案例

  第12章  作弊與數據安全技術
    12.1  作弊技術
      12.1.1  作弊原因
      12.1.2  作弊特徵
      12.1.3  作弊分類
      12.1.4  作弊方法
    12.2  反作弊技術
      12.2.1  反作弊流程
      12.2.2  反作弊分析方法
      12.2.3  反作弊措施
      12.2.4  反作弊系統技術架構
    12.3  數據安全與隱私保護技術
      12.3.1  數據安全
      12.3.2  隱私保護
    12.4  典型案例
  第13章  計算廣告大數據技術
    13.1  計算廣告處理過程
      13.1.1  計算廣告處理框架
      13.1.2  廣告投放引擎
      13.1.3  數據高速通路
      13.1.4  離線/在線分散式處理
    13.2  計算廣告系統開源工具
      13.2.1  Web伺服器Nginx
      13.2.2  全文檢索引擎Lucene
      13.2.3  分散式特徵在線存儲HBase
      13.2.4  實時迭代計算框架Spark
      13.2.5  分散式機器學習系統MLBase
參考文獻

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