客户广告投放优化工具的设计与实现

发布时间：2017-06-23 11:19

  本文关键词：客户广告投放优化工具的设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着互联网的日益普及,作为其重要变现渠道的互联网广告,2015年在中国的市场规模已经达到2093.7亿元,搜索引擎广告的占比一直居于首位。广告主在投放广告的过程中,由于自身条件的限制,在广告投放现状数据的获取、分析以及广告投放优化建议的获取等方面存在诸多问题。针对这些问题,笔者所在的公司决定在现有的广告投放平台的基础上,开发一款客户广告投放优化工具,为广告主提供基于广告投放现状的数据和分析服务,以及广告投放优化建议。客户广告投放优化工具为客户提供可视化的数据展现与优化建议,具有展现数据全,优化建议准等特点。该工具包含数据文件导入,多层缓存设计,效果监控日志,数据展现,优化出价,关键词推荐等模块。针对数据种类多,数据量大,数据结构复杂等特点,选用Nosql (MongoDB)数据库进行数据存储。针对用户访问频繁,MongoDB承载能力有限的情况,系统设计了多层次的缓存结构,在系统中采用Memcached将在MongoDB中已请求的数据缓存,避免客户多次访问相同数据对MongoDB所带来的系统性能消耗,提高系统访问速度。在关键词推荐模块中,为实现根据用户情况量身推词的需求,笔者使用了LFM(latent factor model,隐语义模型)推荐算法完成了相关策略算法的设计与开发工作。在客户广告投放优化工具的构建过程中,首先,笔者首先参与了客户广告投放优化工具的总体设计工作。其次,笔者独立完成了客户广告投放优化需求的收集、分析和关键词推荐工具的原型界面设计；在设计与实现阶段,笔者独立完成了数据文件导入模块、效果监控日志模块、数据展现模块、优化出价模块、关键词推荐模块的设计与开发,并参与完成了数据库设计和多层缓存的设计与开发。在测试阶段,笔者独立完成了所有模块的单元测试。目前,该客户广告优化工具已成功上线,处于客户运营阶段,笔者所负责的模块运行稳定,满足客户需求,达到了预期目标。
【关键词】：关键词竞价广告 LFM MongoDB Memcached
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.52
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-19
• 1.1 项目背景11-12
• 1.2 项目的目的和意义12-13
• 1.3 国内外发展现状13-16
• 1.3.1 Googel Adwords13-14
• 1.3.2 百度凤巢14-16
• 1.4 论文主要工作16
• 1.5 论文篇章结构16-17
• 1.6 本章小结17-19
• 2 客户广告投放优化工具的研究基础19-25
• 2.1 搜索引擎关键词竞价广告概述19-22
• 2.1.1 搜索引擎关键词竞价广告营销模式概述19-20
• 2.1.2 客户广告投放平台概述20-21
• 2.1.3 搜索引擎竞价广告指标及术语解释21-22
• 2.2 MongoDB22
• 2.3 Memcached22-23
• 2.4 本章小结23-25
• 3 客户广告投放优化工具需求分析25-31
• 3.1 系统总体目标概述25
• 3.2 系统的功能性需求分析25-27
• 3.3 系统的非功能性需求分析27-28
• 3.4 本章小结28-31
• 4 客户广告投放优化工具总体设计31-41
• 4.1 系统架构设计31-32
• 4.2 系统功能模块设计32-34
• 4.3 系统数据库设计34-40
• 4.3.1 MongoDB数据库设计35-39
• 4.3.2 Mysql数据库设计39-40
• 4.4 本章小结40-41
• 5 系统详细设计与实现41-69
• 5.1 系统设计41-48
• 5.1.1 数据文件导入模块41-44
• 5.1.2 缓存模块44-48
• 5.1.3 效果监控日志模块48
• 5.2 功能模块详细设计与实现48-67
• 5.2.1 数据展现模块的设计与实现49-55
• 5.2.2 优化出价模块的设计与实现55-58
• 5.2.3 关键词推荐模块的设计与实现58-67
• 5.3 本章小结67-69
• 6 系统模块测试及运行效果69-77
• 6.1 系统测试及目标69
• 6.1.1 测试内容69
• 6.1.2 测试环境69
• 6.2 数据展现模块测试及运行效果69-73
• 6.2.1 条件设置模块测试及运行效果70
• 6.2.2 现状揭示模块测试及运行效果70-72
• 6.2.3 找到问题模块测试及运行效果72-73
• 6.3 优化工具模块测试及运行效果73-75
• 6.3.1 优化出价模块测试及运行效果73-74
• 6.3.2 关键词推荐模块测试及运行效果74-75
• 6.4 量身推荐关键词算法评测及效果验证75-76
• 6.4.1 算法评测指标75-76
• 6.4.2 效果验证76
• 6.5 本章小结76-77
• 7 结论77-79
• 参考文献79-81
• 作者简历81-85
• 学位论文数据集85

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