前言: 说到"实时竞价"大家一定都不陌生,那么为何如今实时竞价发展这么迅猛,当然这个主要得益于总体移动互联网环境的成熟,以及中国本地移动广告市场出现爆发式增长.那么到底什么是实时竞价?这个流程是如何的呢?以下会从业务角度做一个简单的介绍. 简单介绍: RTB模式是网络广告行业新型的购买模式.与传统的PPC广告(依据用户数量计费).CPM广告(一千次浏览计费).CPC广告(每点击一次计费).Monthly Flat(包月计费).Daily Flat(包天计费)等相比RTB就是在每一个广告

首先通过一些关键词解释普及或者回顾一下背景, ADX: Ad exchange的简称.一般特指Ad exchange平台模块 DMP: Data Management Platform的简称.DMP存储了流量.受众的各种特征信息. DSP: Demand Side Platform的简称.可以看做流量的购买方,为广告主服务.广告主可以通过DSP购买流量,达到营销的目的.DSP可以接入ad exchange中,参与cpm竞价,购买所需要的受众流量. SSP: Supply Side Platfor

from math import sqrt def multipl(a,b): sumofab=0.0 for i in range(len(a)): temp=a[i]*b[i] sumofab+=temp return sumofab def corrcoef(x,y): n=len(x) #求和 sum1=sum(x) sum2=sum(y) #求乘积之和 sumofxy=multipl(x,y) #求平方和 sumofx2 = sum([pow(i,2) for i in x]) sum

template <class T1, class T2>double Pearson(std::vector<T1> &inst1, std::vector<T2> &inst2) { if(inst1.size() != inst2.size()) { std::cout<<"the size of the vectors is not the same\n"; return 0; } size_t n=inst1.s

首届全球RTB(实时竞价)广告DSP算法大赛 竞赛指南     RTB (Real Time Bidding, 实时竞价) 是近年来计算广告领域最激动人心的进展之一. 它增加了展示广告的透明度与效率,有利于展示广告生态系统的健康发展. RTB模式使 得广告主能在合适的时间将合适的广告信息传递给合适的人,媒体能更好地利用其网站受 众获得更多盈收,而又使得用户能够通过个性化广告技术看到相关的信息.     在基于RTB的展示广告生态系统中,有两个重要的成员:Ad Exchange(广告交易平 台)与

B-spline Curves: Computing the Coefficients 本博客转自前人的博客的翻译版本,前几章节是原来博主的翻译内容,但是后续章节博主不在提供翻译,后续章节我在完成相关的翻译学习. (原来博客网址:http://blog.csdn.net/tuqu/article/details/4749586) 原来的博主翻译还是很好的,所以前几章节直接借鉴参考原博主的内容. 尽管de Boor算法是一个计算对应于给定u的B-样条曲线上的点的标准方法, 我们许多情况下(例如,曲

原文:http://contest.ipinyou.com/cn/manual.shtml RTB (Real Time Bidding, 实时竞价) 是近年来计算广告领域最激动人心的进展之一. 它增加了展示广告的透明度与效率,有利于展示广告生态系统的健康发展. RTB模式使 得广告主能在合适的时间将合适的广告信息传递给合适的人,媒体能更好地利用其网站受 众获得更多盈收,而又使得用户能够通过个性化广告技术看到相关的信息.    在基于RTB的展示广告生态系统中,有两个重要的成员:Ad Excha

原作:面包包包包包包 修改:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年1月 出处: http://blog.csdn.net/breada/article/details/50572914 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50580423 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50580647 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 提笔写这篇博客

在上一篇文章中,我们了解了程序化购买,并且知道程序化购买的最基本的一种RTB的竞价模式,了解了DSP.SSP.Ad Exchange等概念,不清楚的同学可以看看上一篇文章<程序化购买>. RTB竞价模式原理和架构 今天我们详细了解一下RTB程序化购买的形式,下面一张图片能够把RTB的竞价模式很直观的展示出来. 在互联网上有成千上万的广告主,他们急需推广自己的产品或者服务,寻找优质的媒介和精准的目标用户,优化广告投放策略,提高投入产出比.正是应该广告主的这些需求,才促使了DSP(demand s

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/7091315.html 前言 最近打算把翻译质量的人工评测好好的做一做. 首先废话几句,介绍下我这边翻译质量的人工评测怎么做.先找一批句子,然后使用不同的引擎对其进行翻译,然后将原文和译文用下面的方式进行呈现,把这些交给专业的人士去进行打分,打完分之后,对结果进行统计,得出评测结果. 看似流程很顺利,且结果也有参考价值.然而实际操作的过程中发现如果一个用户的

****************************************************** 如有谬误,请联系指正.转载请注明出处. 联系方式: e-mail: heyi9069@gmail.com QQ: 3309198330 ****************************************************** 统计相关系数简介 由于使用的统计相关系数比较频繁,所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数. 相关系数:考察两个事物(在数据里我们称之为变量)

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/7091315.html 前言 最近打算把翻译质量的人工评测好好的做一做. 首先废话几句,介绍下我这边翻译质量的人工评测怎么做.先找一批句子,然后使用不同的引擎对其进行翻译,然后将原文和译文用下面的方式进行呈现,把这些交给专业的人士去进行打分,打完分之后,对结果进行统计,得出评测结果. 看似流程很顺利,且结果也有参考价值.然而实际操作的过程中发现如果一个用户的

杰卡德相似系数(Jaccardsimilarity coefficient) (1)杰卡德相似系数 两个集合A和B交集元素的个数在A.B并集中所占的比例,称为这两个集合的杰卡德系数,用符号 J(A,B) 表示.杰卡德相似系数是衡量两个集合相似度的一种指标(余弦距离也可以用来衡量两个集合的相似度). jaccard值越大说明相似度越高. (2)杰卡德距离 与杰卡德相似系数相反的概念是杰卡德距离(Jaccard Distance),可以用如下公式来表示: 杰卡德距离用两个两个集合中不同元素占所有元素

插值多项式的牛顿法 1.为何需要牛顿法? ​ 使用Lagrange插值法不具备继承性.当求好经过\(({x_0},{y_0})-({x_n},{y_n})\)共n+1个点的插值曲线时候,如果再增加一个点,由Lagrange插值法通式\[\sum_{k=0}^{n}\frac{\prod_{i=0,i\ne k}^{n}(x-x_i)}{\prod_{i=0,i\ne k}^{n}(x_k-x_i)}y_k\]可以知道,当再增加一个点时候,Lagrange 多项式还要重新计算以确定系数. 2.牛顿

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 杰卡德距离(Jaccard Distance) 是用来衡量两个集合差异性的一种指标,它是杰卡德相似系数的补集,被定义为1减去Jaccard相似系数.而杰卡德

链接    https://www.codechef.com/FEB18/problems/CHANOQ/ Chef and odd queries Problem Code: CHANOQ Chef has N segments. For each i (1 ≤ i ≤ N), the i-th segment starts at point Li and ends at point Ri (let's denote it by [Li,  Ri]). Let's say that a seg

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

转至:http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51488204 在信息论与概率统计学中,熵(entropy)是一个很重要的概念.在机器学习与特征工程中,熵的概念也用得灰常多.今天就把跟熵有关的东东稍微整理一下,权当笔记. 1.信息熵 熵是神马东东?信息论的开山祖师爷Shannon(中文翻译过来一般叫香农,总觉得很多文字经过翻译就不对劲,就跟人家老外翻译贱人就是矫情一样,感觉怪怪的.所以咱们还是用英文了,偷偷装个小逼)明确告诉我们,信息的

论文A Practical Framework of Conversion Rate Prediction for Online Display Advertising 定期更新,获取更多,欢迎star. 一.论文基本描述. 本论文基于Yahoo! BrightRoll (Oath)雅虎的RTB(视频)买方平台(DSP). 由于CPA成为主流出价方式,所以转化率预估变成了关键的问题. 难点: 转化数据非常稀疏.(extremely sparse conversions) 数据延迟回传.(dela

互联网DSP广告系统架构及关键技术解析 宿逆 关注 1.9 2017.10.09 17:05* 字数 8206 阅读 10271评论 2喜欢 60 广告和网络游戏是互联网企业主要的盈利模式 广告是广告主通过媒体以尽可能低成本的方式与用户达成接触的商业行为.也就是说按照某种市场意图接触相应人群,影响其中潜在用户,使其选择广告主产品的几率增加,或对广告主品牌产生认同,通过长期的影响逐步形成用户对品牌的转化. 一个好的DSP系统需要满足: 拥有强大的RTB(Real-Time Bidding)的基础设

广告和网络游戏是互联网企业主要的盈利模式 广告是广告主通过媒体以尽可能低成本的方式与用户达成接触的商业行为.也就是说按照某种市场意图接触相应人群,影响其中潜在用户,使其选择广告主产品的几率增加,或对广告主品牌产生认同,通过长期的影响逐步形成用户对品牌的转化. 一个好的DSP系统需要满足: 拥有强大的RTB(Real-Time Bidding)的基础设施和能力. 拥有先进的用户定向(Audience Targeting)技术. 首先,DSP对其数据运算技术和速度要求非常之高.从普通用户在浏览器中地