大数据平台及在推荐广告的应用20.pptx

大数据平台在现代信息技术中扮演着至关重要的角色，尤其在推荐广告的应用上，它极大地提升了广告的精准性和效率。我们需要理解“大数据”的概念，它指的是海量、高速、多样的信息资产，通过采用先进的数据处理技术来揭示隐藏的模式、关联和洞察，从而驱动决策制定。 大数据平台的架构通常包括数据存储、实时和离线处理、数据采集、监控管理以及调度等关键组件。例如，FTPHDFS、MRSqoop和FumeNG是常见的数据存储和传输工具，它们确保数据的有效管理和高效流动。数据采集则涉及到Kafka和Zookeeper，前者用于高吞吐量的消息传递，后者提供服务发现和配置管理。实时处理任务如流计算常由Storm或Spark Streaming承担，而Hbase、Mysql和Redis等数据库则用于存储不同类型的数据。 在数据处理和存储层，建模是非常重要的一环，它涉及数据的预处理、特征提取和降维优化。例如，Kafka作为消息队列可以实现数据的实时处理，而Zookeeper则在分布式系统中提供协调服务。在实时和离线处理方面，Hadoop1.0到Yarn的演进显著提高了资源管理和调度的效率，从单点到分离的资源管理，再到container的资源划分。 在推荐广告的应用中，特征工程和机器学习算法库如Mahout和MLlib是核心部分。通过对用户行为、商品信息和用户画像等非结构化和结构化数据的分析，算法如协同过滤、关联推荐、分类兴趣和聚类被用来生成相关性模型。排序算法，如预估点击率的逻辑回归和GBDT，进一步优化推荐列表，提高点击率（CTR）、转化率（CVR）和投资回报率（ROI）。 推荐系统的架构通常包括候选集生成、索引构建、实时模型训练、排序和过滤等步骤。候选商品通过离线检索相关性后，实时模型会基于店铺信誉、更新时间、人气、价格、评价、退货率等因素进行排序。例如，推荐系统可能会根据用户的浏览历史、购买行为和搜索查询进行个性化推荐，如在商品详情页、购物车结算页或首页。 为了评估推荐效果，A/B测试、F1分数、RMSE和AUC等指标被广泛使用。此外，数据存储中心如Hadoop、Hive和Hbase，以及Mysql和redis，共同构成了大数据的基础设施。任务调度中心负责管理和执行离线和实时任务，同时监控系统如Ganglia和Nagios确保了平台的稳定运行。 推荐广告的架构还涉及到内容质量和评分模型、用户画像体系、商业维度的分析，以及对用户行为的深度理解和语义分析。例如，用户画像可能包括基本维度如性别、年龄、地域，以及商业维度如品类、品牌、ARPU等。网络爬虫引擎和知识库则支持对非结构化数据的挖掘和理解，推动平台的自我学习和智能化。 推荐广告的投放和效果评估涉及广告联盟、搜索推广、广告主业务平台等多方面的合作。通过精准定向投放、检索统计、监控分析和计费机制（如CPC），广告效果得以最大化，从而实现数据、算法和产品的协同优化，不断提升推荐广告的性能和用户体验。