计算广告学教程，在线广告变现实用指南。
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内容简介
计算广告是一项新兴的研究课题，它涉及大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学等诸多领域的知识。本书从实践出发，系统地介绍计算广告的产品、问题、系统和算法，并且从工业界的视角对这一领域进行具体技术的深入剖析。
本书立足于广告市场的根本问题，从计算广告各个阶段所遇到的市场挑战出发，以广告系统业务形态的需求和变化为主线，依次介绍合约广告系统、竞价广告系统、程序化交易市场等重要课题，并对计算广告涉及的关键技术和算法做深入的探讨，还加入了深度学习的基础方法论及其在计算广告中的应用。
无论是互联网公司商业化部门的产品技术人员，还是对个性化系统、大数据变现或交易有兴趣的产品技术人员，传统企业互联网化进程的决策者，传统广告业务的从业者，互联网创业者，计算机相关专业研究生，都会从阅读本书中受益匪浅。
章节目录
- 封面
- 对第1 版的赞誉
- 第1 版序一
- 第1 版序二
- 第1 版序三
- 前言
- 资源与支持
- 目录
- 第一部分 在线广告市场与背景
- 第1章在线广告综述
- 1.1 免费模式与互联网核心资产
- 1.2 大数据与广告的关系
- 1.3 广告的定义与目的
- 1.4 在线广告表现形式
- 1.5 在线广告简史
- 第2章计算广告基础
- 2.1 广告有效性原理
- 2.2 互联网广告的技术特点
- 2.3 计算广告的核心问题
- 2.3.1 广告收入的分解
- 2.3.2 结算方式与eCPM估计的关系
- 2.4 在线广告相关行业协会
- 2.4.1 交互广告局
- 2.4.2 美国广告代理协会
- 2.4.3 美国国家广告商协会
- 第二部分 在线广告产品逻辑
- 第3章在线广告产品概览
- 3.1 商业产品的设计原则
- 3.2 广告系统的产品接口
- 3.2.1 广告主层级组织与投放管理
- 3.2.2 供给方管理接口
- 3.2.3 供需之间多种接口形式
- 第4章合约广告
- 4.1 广告位合约
- 4.2 受众定向
- 4.2.1 受众定向方法概览
- 4.2.2 受众定向标签体系
- 4.2.3 标签体系的设计思路
- 4.3 展示量合约
- 4.3.1 流量预测
- 4.3.2 流量塑形
- 4.3.3 在线分配
- 4.3.4 产品案例
- 第5章搜索广告与竞价广告
- 5.1 搜索广告
- 5.1.1 搜索广告产品形态
- 5.1.2 搜索广告产品新形式
- 5.1.3 搜索广告产品策略
- 5.1.4 产品案例
- 5.2 位置拍卖与机制设计
- 5.2.1 市场保留价
- 5.2.2 定价问题
- 5.2.3 价格挤压
- 5.2.4 Myerson最优拍卖
- 5.2.5 定价结果示例
- 5.3 竞价广告网络
- 5.3.1 广告网络产品形态
- 5.3.2 广告网络产品策略
- 5.3.3 产品案例
- 5.4 竞价广告需求方产品
- 5.4.1 搜索引擎营销
- 5.4.2 交易终端
- 5.4.3 产品案例
- 5.5 竞价广告与合约广告的比较
- 第6章程序化交易广告
- 6.1 实时竞价
- 实时竞价的流程
- 6.2 其他程序化交易方式
- 6.2.1 优选
- 6.2.2 私有市场
- 6.2.3 程序化直投
- 6.2.4 广告交易方式谱系
- 6.3 广告交易平台
- 产品案例
- 6.4 需求方平台
- 6.4.1 需求方平台产品策略
- 6.4.2 出价策略
- 6.4.3 出价和定价过程
- 6.4.4 重定向
- 6.4.5 新客推荐
- 6.4.6 产品案例
- 6.5 供给方平台
- 6.5.1 供给方平台产品策略
- 6.5.2 Header Bidding
- 6.5.3 产品案例
- 第7章数据加工与交易
- 7.1 有价值的数据来源
- 7.2 数据管理平台
- 7.2.1 三方数据划分
- 7.2.2 第一方数据管理平台
- 7.2.3 第三方数据管理平台
- 7.2.4 产品案例
- 7.3 数据交易的基本过程
- 7.4 隐私保护和数据安全
- 7.4.1 隐私保护问题
- 7.4.2 程序化交易中的数据安全
- 7.4.3 欧盟的通用数据保护条例
- 第8章信息流与原生广告
- 8.1 移动广告的现状与挑战
- 8.1.1 移动广告的特点
- 8.1.2 移动广告的传统创意形式
- 8.1.3 移动广告的挑战
- 8.2 信息流广告
- 8.2.1 信息流广告的定义
- 8.2.2 信息流广告产品关键
- 8.3 其他原生广告相关产品
- 8.3.1 搜索广告
- 8.3.2 软文广告
- 8.3.3 联盟
- 8.4 原生广告平台
- 8.4.1 表现原生与场景原生
- 8.4.2 场景的感知与应用
- 8.4.3 植入式原生广告
- 8.4.4 产品案例
- 8.5 原生广告与程序化交易
- 第三部分 计算广告关键技术
- 第9章计算广告技术概览
- 9.1 个性化系统框架
- 9.2 各类广告系统优化目标
- 9.3 计算广告系统架构
- 9.3.1 广告投放引擎
- 9.3.2 数据高速公路
- 9.3.3 离线数据处理
- 9.3.4 在线数据处理
- 9.4 计算广告系统主要技术
- 9.5 用开源工具搭建计算广告系统
- 9.5.1 Web服务器Nginx
- 9.5.2 分布式配置和集群管理工具ZooKeeper
- 9.5.3 全文检索引擎Lucene
- 9.5.4 跨语言通信接口Thrift
- 9.5.5 数据高速公路Flume
- 9.5.6 分布式数据处理平台Hadoop
- 9.5.7 特征在线缓存Redis
- 9.5.8 流计算平台Storm
- 9.5.9 高效的迭代计算框架Spark
- 第10章基础知识准备
- 10.1 信息检索
- 10.1.1 倒排索引
- 10.1.2 向量空间模型
- 10.2 最优化方法
- 10.2.1 拉格朗日法与凸优化
- 10.2.2 下降单纯形法
- 10.2.3 梯度下降法
- 10.2.4 拟牛顿法
- 10.3 统计机器学习
- 10.3.1 最大熵与指数族分布
- 10.3.2 混合模型和EM算法
- 10.3.3 贝叶斯学习
- 10.4 统计模型分布式优化框架
- 10.5 深度学习
- 10.5.1 深度神经网络优化方法
- 10.5.2 卷积神经网络（CNN）
- 10.5.3 递归神经网络（RNN）
- 10.5.4 生成对抗网络（GAN）
- 第11章合约广告核心技术
- 11.1 广告排期系统
- 排期与动态广告混合系统
- 11.2 担保式投送系统
- 11.2.1 流量预测
- 11.2.2 频次控制
- 11.3 在线分配
- 11.3.1 在线分配问题
- 11.3.2 在线分配问题举例
- 11.3.3 极限性能研究
- 11.3.4 实用优化算法
- 第12章受众定向核心技术
- 12.1 受众定向技术分类
- 12.2 上下文定向
- 半在线抓取系统
- 12.3 文本主题挖掘
- 12.3.1 LSA模型
- 12.3.2 PLSI模型
- 12.3.3 LDA模型
- 12.3.4 词嵌入word2vec
- 12.4 行为定向
- 12.4.1 行为定向建模问题
- 12.4.2 行为定向特征生成
- 12.4.3 行为定向决策过程
- 12.4.4 行为定向的评测
- 12.5 人口属性预测
- 12.6 数据管理平台
- 第13章竞价广告核心技术
- 13.1 竞价广告计价算法
- 13.2 搜索广告系统
- 13.2.1 查询扩展
- 13.2.2 广告放置
- 13.3 广告网络
- 短时行为反馈与流计算
- 13.4 广告检索
- 13.4.1 布尔表达式的检索
- 13.4.2 相关性检索
- 13.4.3 基于DNN的语义建模
- 13.4.4 最近邻语义检索
- 第14章点击率预测模型
- 14.1 点击率预测
- 14.1.1 点击率基本模型
- 14.1.2 LR模型优化算法
- 14.1.3 点击率模型的校正
- 14.1.4 点击率模型的特征
- 14.1.5 点击率模型评测
- 14.1.6 智能频次控制
- 14.2 其他点击率模型
- 14.2.1 因子分解机
- 14.2.2 GBDT
- 14.2.3 深度学习点击率模型
- 14.3 探索与利用
- 14.3.1 强化学习与E&E
- 14.3.2 UCB方法
- 14.3.3 考虑上下文的 bandit
- 第15章程序化交易核心技术
- 15.1 广告交易平台
- 15.1.1 cookie 映射
- 15.1.2 询价优化
- 15.2 需求方平台
- 15.2.1 定制化用户标签
- 15.2.2 DSP中的点击率预测
- 15.2.3 点击价值估计
- 15.2.4 出价策略
- 15.3 供给方平台
- 网络优化
- 第16章其他广告相关技术
- 16.1 创意优化
- 16.1.1 程序化创意
- 16.1.2 点击热力图
- 16.1.3 创意的发展趋势
- 16.2 实验框架
- 16.3 广告监测与归因
- 16.3.1 广告监测
- 16.3.2 广告安全
- 16.3.3 广告效果归因
- 16.4 作弊与反作弊
- 16.4.1 作弊的方法分类
- 16.4.2 常见的作弊方法
- 16.5 产品技术选型实战
- 16.5.1 媒体实战
- 16.5.2 广告主实战
- 16.5.3 数据提供方实战
- 附录主要术语及缩写索引
- 参考文献
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计算广告：互联网商业变现的市场与技术（第2版）（精装版）是2019年由人民邮电出版社出版,作者刘鹏 王超。
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