基于PaddlePaddle的广告配图策略研究与实现
发布时间：2021-07-09 06:50
商业广告的目的是在符合《中华人民共和国广告法》要求的前提下,将广告展示给目标用户,并吸引用户完成交易行为,纵观近二十年以来互联网广告的发展历程,先后经历了PC时代、移动互联网时代、人工智能时代。当今互联网广告不再是简单的内容聚集和分发,而是逐步转变为精准营销、千人千面的形式,即站在广告主的角度,需要把正确的广告,在正确的时间,按照正确的方式展现给有需求的用户,同时每个用户看到的广告也正是符合该用户年龄、收入、性格等特定属性的广告,适量的商业广告不仅可以增加消费者的眼界,对用户的消费行为也起着辅助决策的作用。国内外很多互联网公司在商业广告行业已经有着深厚的产品经验和技术积累,例如阿尔法特、百度等,按照各大公司的商业广告样式可分为四种类型:纯文字广告、纯图片广告、图文结合广告、视频广告,针对图文结合类商业广告,本文研究了深度学习开源平台PaddlePaddle,同时详细介绍了该平台的源码编译、安装步骤、环境依赖、开源代码和文档的贡献步骤以及该平台Python版本运用的性能优化,随后通过该平台来实现广告配图。通过大量调研发现,当前旅游行业的体验越来越最求品质化、个性化的特点,本文提出一种创新...
【文章来源】：新疆大学新疆维吾尔自治区 211工程院校
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Google触发广告样式Baidu检索后触发的旅游类广告样式如图1-2所示，检索词为“上海旅游”，可以
新疆大学硕士研究生学位论文样式和研究现状。oogle 检索后触发的旅游类广告样式，即用户搜索检索词后会触发的广告示，检索词为“夏威夷旅游”，可以看到该广告全部是文本形式展现。图 1-1 Google 触发广告样式aidu 检索后触发的旅游类广告样式如图 1-2 所示，检索词为“上海旅游广告是图文结合类型样式展现。
图 2-1 安装需要的环境依赖2.2.1.2 安装命令本论文中涉及到的机器环境是 CentOS6.5，在机器上安装 PaddlePaddle 的运行时环，并自动下载安装依赖软件，执行 Pip 命令即可：pip install paddlepaddle如果需要安装支持 GPU 的版本，则需要执行命令：pip install paddlepaddle-gpu安装完成后，通过执行 Python 命令并导入 Paddle 包来验证 PaddlePaddle 已经在当环境中安装成功，如图 2-2 所示，无异常错误即为安装成功。图 2-2 验证安装成功2.2.2 使用 Docker 安装使用 Docker 安装首先需要下载一个包含 PaddlePaddle 的 Docker 镜像，执行下面的
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度学习特征的图像检索方法[J]. 任夏荔,陈光喜,曹建收,蔡天任. 计算机工程与设计. 2018(02)
[2]基于类别特征改进的KNN短文本分类算法[J]. 黄贤英,熊李媛,刘英涛,李沁东. 计算机工程与科学. 2018(01)
[3]融合集群度与距离均衡优化的K-均值聚类算法[J]. 王日宏,崔兴梅. 计算机应用. 2018(01)
[4]基于n-gram频率的语种识别改进方法[J]. 郝洺,徐博,殷绪成,王方圆. 自动化学报. 2018(03)
[5]基于改进VLAD算法的图像分类[J]. 王倩,张新明,蔡强,祝晓斌. 计算机应用研究. 2018(10)
[6]中文短文本聚合模型研究[J]. 刘震,陈晶,郑建宾,华锦芝,肖淋峰. 软件学报. 2017(10)
[7]基于分类词典的文本相似性度量方法[J]. 李海林,邹金串. 智能系统学报. 2017(04)
[8]文本相似度计算方法研究综述[J]. 陈二静,姜恩波. 数据分析与知识发现. 2017(06)
[9]面向高考阅读理解的句子语义相关度[J]. 郭少茹,张虎,钱揖丽,李茹,杨陟卓,顾兆军,马淑晖. 清华大学学报(自然科学版). 2017(06)
[10]基于N-gram模型的中文分词算法的研究[J]. 丁洁,赵景惠. 福建电脑. 2017(05)
博士论文
[1]基于深度学习的短文本分析与计算方法研究[D]. 李岩.北京科技大学 2016
硕士论文
[1]卷积神经网络图像分类应用研究[D]. 柯小龙.深圳大学 2017
[2]基于深度学习的图像检索技术研究[D]. 卞颖.电子科技大学 2017
[3]迁移学习在图像分类中的应用研究[D]. 吴国琴.安徽大学 2017
[4]基于深度学习的图像检索[D]. 郑莹雪.吉林大学 2016
[5]基于深度学习的图像语义提取与图像检索技术研究[D]. 罗世操.东华大学 2016
[6]基于深度学习的图像检索技术的研究[D]. 郑启财.福建师范大学 2015
[7]互联网广告精准投放平台设计与实现[D]. 葛译泽.成都理工大学 2015
[8]基于社交网络的精准广告投放策略研究[D]. 王妍.华中师范大学 2015
[9]基于深度学习特征的图像推荐系统[D]. 杨宇.电子科技大学 2015
[10]基于深度层次特征学习的大规模图像分类研究[D]. 吕娜.电子科技大学 2015
本文编号：3273257
【文章来源】：新疆大学新疆维吾尔自治区 211工程院校
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Google触发广告样式Baidu检索后触发的旅游类广告样式如图1-2所示，检索词为“上海旅游”，可以
新疆大学硕士研究生学位论文样式和研究现状。oogle 检索后触发的旅游类广告样式，即用户搜索检索词后会触发的广告示，检索词为“夏威夷旅游”，可以看到该广告全部是文本形式展现。图 1-1 Google 触发广告样式aidu 检索后触发的旅游类广告样式如图 1-2 所示，检索词为“上海旅游广告是图文结合类型样式展现。
图 2-1 安装需要的环境依赖2.2.1.2 安装命令本论文中涉及到的机器环境是 CentOS6.5，在机器上安装 PaddlePaddle 的运行时环，并自动下载安装依赖软件，执行 Pip 命令即可：pip install paddlepaddle如果需要安装支持 GPU 的版本，则需要执行命令：pip install paddlepaddle-gpu安装完成后，通过执行 Python 命令并导入 Paddle 包来验证 PaddlePaddle 已经在当环境中安装成功，如图 2-2 所示，无异常错误即为安装成功。图 2-2 验证安装成功2.2.2 使用 Docker 安装使用 Docker 安装首先需要下载一个包含 PaddlePaddle 的 Docker 镜像，执行下面的
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度学习特征的图像检索方法[J]. 任夏荔,陈光喜,曹建收,蔡天任. 计算机工程与设计. 2018(02)
[2]基于类别特征改进的KNN短文本分类算法[J]. 黄贤英,熊李媛,刘英涛,李沁东. 计算机工程与科学. 2018(01)
[3]融合集群度与距离均衡优化的K-均值聚类算法[J]. 王日宏,崔兴梅. 计算机应用. 2018(01)
[4]基于n-gram频率的语种识别改进方法[J]. 郝洺,徐博,殷绪成,王方圆. 自动化学报. 2018(03)
[5]基于改进VLAD算法的图像分类[J]. 王倩,张新明,蔡强,祝晓斌. 计算机应用研究. 2018(10)
[6]中文短文本聚合模型研究[J]. 刘震,陈晶,郑建宾,华锦芝,肖淋峰. 软件学报. 2017(10)
[7]基于分类词典的文本相似性度量方法[J]. 李海林,邹金串. 智能系统学报. 2017(04)
[8]文本相似度计算方法研究综述[J]. 陈二静,姜恩波. 数据分析与知识发现. 2017(06)
[9]面向高考阅读理解的句子语义相关度[J]. 郭少茹,张虎,钱揖丽,李茹,杨陟卓,顾兆军,马淑晖. 清华大学学报(自然科学版). 2017(06)
[10]基于N-gram模型的中文分词算法的研究[J]. 丁洁,赵景惠. 福建电脑. 2017(05)
博士论文
[1]基于深度学习的短文本分析与计算方法研究[D]. 李岩.北京科技大学 2016
硕士论文
[1]卷积神经网络图像分类应用研究[D]. 柯小龙.深圳大学 2017
[2]基于深度学习的图像检索技术研究[D]. 卞颖.电子科技大学 2017
[3]迁移学习在图像分类中的应用研究[D]. 吴国琴.安徽大学 2017
[4]基于深度学习的图像检索[D]. 郑莹雪.吉林大学 2016
[5]基于深度学习的图像语义提取与图像检索技术研究[D]. 罗世操.东华大学 2016
[6]基于深度学习的图像检索技术的研究[D]. 郑启财.福建师范大学 2015
[7]互联网广告精准投放平台设计与实现[D]. 葛译泽.成都理工大学 2015
[8]基于社交网络的精准广告投放策略研究[D]. 王妍.华中师范大学 2015
[9]基于深度学习特征的图像推荐系统[D]. 杨宇.电子科技大学 2015
[10]基于深度层次特征学习的大规模图像分类研究[D]. 吕娜.电子科技大学 2015
本文编号：3273257
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