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资源介绍

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广告收入支撑着互联网的大半壁江山。自从Andrei Broder提出Computational Advertising这个课题以来，计算广告中的许多有趣问题得到了学术界和工业界的广泛探讨和深入研究。本课程从实践出发，把计算广告学其中的系统、 算法和技术做一次全面的回顾。从计算广告各个阶段所遇到的市场挑战为出发点，争取解释清楚广告市场纷繁复杂的产品逻辑，并且对其中的关键的技术和算 法做深入的探讨。所用到的算法和技术很多都生发于现有的技术领域，比如Information Retrival,  Data Mining,甚至经济学。诸如在线分配（Online Allocation），点击率预测（Click Modeling)等方面许多具体的技术和算法都会在课程中讲解。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，广告交易市场等重要课题。

章节1:广告的基本知识
课时1、广告的目的
课时2、广告的有效性模型
课时3、广告与营销的区别
课时4、在线广告的特点
课时5、在线广告市场
课时6、计算广告核心问题和挑战
课时7、广告、搜索与推荐的比较
课时8、投资回报(ROI)分析
课时9、在线广告系统结构

章节2:合约广告系统
课时10、常用广告系统开源工具
课时11、合约广告简介
课时12、在线分配问题
课时13、Hadoop介绍

章节3:受众定向
课时14、受众定向概念
课时15、行为定向
课时16、上下文定向
课时17、Topic Model
课时18、数据加工和交易

章节4:竞价广告系统
课时19、位置拍卖理论
课时20、广告网络概念
课时21、广告检索
课时22、流量预测
课时23、ZooKeeper介绍
课时24、点击率预测与逻辑回归
课时25、逻辑回归优化方法介绍
课时26、动态特征

章节5:搜索广告与广告网络Demand技术
课时27、探索与利用
课时28、搜索广告
课时29、流式计算平台
课时30、广告购买平台(Trading Desk)

章节6:广告交易市场
课时31、广告交易市场
课时32、实时竞价
课时33、Cookie Mapping
课时34、Supply Side Platform
课时35、Demand Side Platform
课时36、DSP流量预测
课时37、DSP点击价值估计
课时38、DSP重定向
课时39、需求端推荐方法
课时40、广告流量交易方式

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