声明
摘要
1．1研究背景
1．2本文意义
1．3国内外研究现状
1．4论文内容与安排
第2章相关技术与理论基础
2．1互联网广告服务器集群架构设计与分析
2．1．1互联网广告生态基本构件
2．1．2DSP服务器集群架构分析
2．1．3DMP服务器集群架构分析
2．1．4 ARAS外部请求处理服务器架构分析
2．1．5程序化购买概念及其平台架构
2．2互联网广告的有效性分析
2．2．1互联网广告的有效性及生效过程
2．2．2用户精准定向及DMP标签
2．3互联网广告计费与收费手段
2．3．1互联网广告的计费手段
2．3．2互联网广告收入
2．4互联网广告售卖形式
2．4．1合约广告
2．4．2搜索广告与竞价广告
第3章基于Reids与Kafka的AOAS服务器缓存系统
3．1 AOAS服务器集群实现架构与功能分析
3．2传统框架弊端及相应解决方案
3．3 Kafka消息中间件模块
3．3．1Kafka框架整体架构
3．3．2Kafka的配置与启动
3．4 Redis在线缓存技术
3．4．1 Redis数据库整体架构与负载均衡策略
3．4．2 Redis的接口分析与配置方法
3．5 AOAS反馈服务器集群在线缓存模块设计与实现
3．5．1基于Kafka和Redis的在线缓存整体架构分析
3．5．2基于SpringBoot的SpringKafka模块实现
3．5．3基于Jedis的Redis分页模块实现
3．5．4线程调度模块
3．6 AOAS服务器性能测试
3．6．1 基于WireMock的线下性能测试及实验结果分析
3．6．2线上性能测试及实验结果分析
3．7本章小结
第4章基于Rapidjson和Protocol Buffers的定向并行广告投放算法
4．1 Rapidjson框架
4．1．1 Rapidjson框架与其三大部件
4．1．2 Radpidjson框架配置及使用方法
4．2 Protocol Buffers框架
4．2．1 Protocol Buffers框架与使用背景
4．2．2 Protocol Buffers框架配置及原生语法
4．2．3ARAS服务器基于Protocol Buffers的请求解析模块
4．3基于ALIAS在线处理模块的定向并行售卖方式的分析与实现
4．3．1 ALIAS业务逻辑与接口分析
4．3．2传统售卖模式下单一类型广告的一对一售卖模式
4．3．3多种结算方式并存的定向并行解决方案
4．4基于Trust-Region方法的Pctr点击量预测
4．4．1点击预测模型
4．4．2 Trust-Region算法
4．5 ARAS定向并行售卖模块性能测试与分析
4．5．1 X-Y compare实验架构分析及实验结果分析
4．5．2 5％流量线上收入实验及实验结果分析
4．5．3 ARAS服务器性能实验及实验结果分析
4．6本章小结
5．1总结
5．2展望
参考文献
致谢
研究生期间的成果以及参与的科研项目
