【摘 要】
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随着移动互联网广告市场规模迅速扩大,精准营销成为广告投放服务的研究重点,现有的广告投放系统,不能很好地适应网约车场景,针对这一现象,本文研究符合网约车特点的终端广告投放系统。本系统使用基于逻辑回归的CTR预测模型,对在线用户进行展示广告推荐,使用用户历史行为数据周期迭代地训练,降序输出广告集。为了完整地实现展示广告从配置到终端展示的全流程,本系统使用分层架构,基于LNMP（Linux+Nginx+
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随着移动互联网广告市场规模迅速扩大,精准营销成为广告投放服务的研究重点,现有的广告投放系统,不能很好地适应网约车场景,针对这一现象,本文研究符合网约车特点的终端广告投放系统。本系统使用基于逻辑回归的CTR预测模型,对在线用户进行展示广告推荐,使用用户历史行为数据周期迭代地训练,降序输出广告集。为了完整地实现展示广告从配置到终端展示的全流程,本系统使用分层架构,基于LNMP（Linux+Nginx+My SQL+PHP）网站开发环境,详细设计并实现了终端管理、日志收集、展示广告三大模块。终端管理用于适配多类型终端,提供统一接口、协议解析、素材展示功能,日志收集基于分布式链路日志,主要收集两部分日志:业务日志与广告日志,展示广告模块中,配置平台用于配置与管理广告的渠道、物料、规则;实体池用异步脚本获取广告配置,生成广告实体;投放引擎支持百万数量级的广告实体投放到终端;展示控制器读取终端实时广告信息及用户行为数据,与展示规则匹配,控制广告在终端的曝光频次。基于网约车用户历史数据,离线训练模型,将预测结果与真实值对比,在线推荐准确率达到75.4%。经过真实环境的21日运行测试,本系统各功能均正常,性能表现良好,实际应用价值较高。
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