計算廣告技術：
一、個性化系統與搜尋系統介紹
有很多大資料驅動的產品，就其技術架構而言，往往落地成個性化系統，即根據使用者、上下文的一些資訊動態決定返回什麼內容的系統。計算廣告是乙個典型的個性化系統。
個性化系統與搜尋系統都是網際網路時代具有挑戰性的大規模計算問題。由於資料規模的要求：一般採用檢索+排序這樣類搜尋的系統架構。
兩者的差別：在於大量的使用者特徵的使用。
二、個性化系統框架
計算廣告是根據使用者個體使用者資訊投送個性化內容的典型系統之一，類似的系統還有推薦系統，個人徵信系統以及室內導航系統等。
個性化系統的構成：
2、離線的分布式計算 （distributed computing）資料處理平台;
4、連線和轉運以上三部分資料流的資料高速公路（data highway）
四大部分的協作流程：
強調：由於個性化需要的是對使用者盡可能準確的理解，因此除了個性化系統本身的日誌，一般還會用到其他的業務資料或採買的資料，這些資料都會進入到資料高速公路以及後續的加工流程中。
英文表示：
gd： 擔保式保量投放
dsp：需求方平台
核心驅動力：在乙個完整的廣告系統架構中，資料的記錄、交易、流轉、建模和使用，因為這些是廣告系統最核心的驅動力，也從本質上決定了廣告產品的變現能力和利潤空間。
廣告投放引擎：
必不可少的部分是乙個實時響應廣告請求，並決策廣告的投放引擎。採用類搜尋的架構，即檢索加排序的兩階段決策過程。另外，，廣告搜尋引擎還有個獨特的模組，就是要從全域性優化的角度對整體收益進行管理。
主要模組：
1)、廣告投放機（ad server）：採用類搜尋的投放機架構，即先通過倒排索引從大量的廣告候選中得到少量符合條件的或相關的候選，再在這個小的候選集上應用複雜而精確的排序方法找到綜合收益最高的若干個廣告。
最重要的指標是每秒查詢數（query per second ,qps）以及廣告決策的延遲（latency）
2)、廣告檢索（ad retrieval）：根據使用者標籤與頁面標籤從廣告索引中查詢符合條件的廣告候選。廣告檢索得到的候選將被送入到廣告排序模組。
4)、收益管理（yield manament）:以全域性收益最優為目的做調整的功能。
5)、廣告請求介面
6)、定製化使用者劃分
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