面向智能终端的广告投放系统设计与实现
发布时间：2021-04-01 11:57
随着互联网的普及和智能终端技术的发展,广告媒介从传统的电视机、广播、新闻报纸向互联网及智能显示终端过渡。广告形式呈现多样化趋势,例如社交网络广告、多媒体广告、智能终端广告等。中文广告分类对于广告分析、广告投放的重要性日趋显著。本文所做工作如下:一、根据中文广告文本的特点,设计了基于SVM的中文广告分类方法;二、设计并实现了面向智能终端的广告投放系统。中文广告分类方法首先对样本数据进行中文分词、停用词语及低频词语过滤等预处理,然后计算特征权重,使用类贝叶斯网络拓展向量空间模型,最后使用SVM支持向量机进行中文广告分类。结合实验数据说明各个步骤中参数的选取过程,分析分类结果。为了进一步将该方法应用于实践,并改进传统终端广告投放方式中价格高、缺乏互动性以及投放效果难以监控的不足之处,本文设计并实现了面向智能终端的广告投放系统。面向智能终端的广告投放系统以智能终端技术发展为基础,并结合多媒体素材处理、中文广告分析、Wi-Fi人流量检测等技术。该系统分为投放子系统、管理子系统、展示子系统以及分析子系统四部分,为广告联盟成员提供智能终端管理、投放场景选择、订单审核及广告展示等功能。为了准确的监控广...
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图３－１中文广告分类流程??
四、ＳＶＭ分类算法??ＳＶＭ基本模型定义为特征空间上间隔最大的线性分类器，其学习策略是间??隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。以图３－４为例，Ｃ１和Ｃ２??分别代表样本集合中的两个类别。超平面Ｈ将样本分割在Ｃ１和Ｃ２两侧，超平??面一侧的点都为Ｃ１类，另一侧的点都为Ｃ２类。超平面Ｈ可用如下方程表示：??ｗＴｘｘ?＋?ｂ?—?０?（３?—?６）??超平面Ｈ?ｒｊ??參馨?类Ｃ１??？?Ｗ??Ａ?？??？??Ａ?Ａ?？??Ａ?▲?▲??效２?Ａ???图３－４?ＳＶＭ原理示意图??Ｃｌ类与Ｃ２类的分类函数／＾可由公式２．１１表示。／ｗ?＞?０对应Ｃｌ类，／ｗ?＜?０??对应Ｃ２类：??／（ｘ）?＝?ｗＴｘ?＋?ｂ?（３－７）??通常数据并不是线性可分的，处理线性不可分问题时，ＳＶＭ首先完成低维??１４??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于表示学习的中文分词[J]. 刘春丽,李晓戈,刘睿,范贤,杜丽萍. 计算机应用. 2016(10)
[2]基于MVVM模式的WEB前端框架的研究[J]. 易剑波. 信息与电脑(理论版). 2016(19)
[3]基于条件随机场的中文短文本分词方法[J]. 刘泽文,丁冬,李春文. 清华大学学报(自然科学版). 2015(08)
[4]Node.js:一种新的Web应用构建技术[J]. 王金龙,宋斌,丁锐. 现代电子技术. 2015(06)
[5]中文分词模型的领域适应性方法[J]. 韩冬煦,常宝宝. 计算机学报. 2015(02)
[6]MVVM设计模式及其应用研究[J]. 陈涛. 计算机与数字工程. 2014(10)
[7]基于MVC模式的ThinkPHP框架研究[J]. 王俊芳,李隐峰,王池. 电子科技. 2014(04)
[8]一种基于频繁词集的短文本特征扩展方法[J]. 袁满,欧阳元新,熊璋,罗建辉. 东南大学学报(自然科学版). 2014(02)
[9]三种中文文本自动分类算法的比较和研究[J]. 陈琳,王箭. 计算机与现代化. 2012(02)
[10]计算广告:以数据为核心的Web综合应用[J]. 周傲英,周敏奇,宫学庆. 计算机学报. 2011(10)
硕士论文
[1]基于随机森林和Spark的并行文本分类算法研究[D]. 罗元帅.西南交通大学 2016
[2]基于改进TFIDF的混合模型文本分类方法研究[D]. 陈栋.华中师范大学 2016
[3]基于循环神经网络模型的文本分类[D]. 龚千健.华中科技大学 2016
[4]基于用户行为的网络广告精准投放平台的研究[D]. 金鹏.华中师范大学 2015
[5]基于标签的个性化广告精准营销系统设计与实现[D]. 张国燕.华中师范大学 2013
本文编号：3113294
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图３－１中文广告分类流程??
四、ＳＶＭ分类算法??ＳＶＭ基本模型定义为特征空间上间隔最大的线性分类器，其学习策略是间??隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。以图３－４为例，Ｃ１和Ｃ２??分别代表样本集合中的两个类别。超平面Ｈ将样本分割在Ｃ１和Ｃ２两侧，超平??面一侧的点都为Ｃ１类，另一侧的点都为Ｃ２类。超平面Ｈ可用如下方程表示：??ｗＴｘｘ?＋?ｂ?—?０?（３?—?６）??超平面Ｈ?ｒｊ??參馨?类Ｃ１??？?Ｗ??Ａ?？??？??Ａ?Ａ?？??Ａ?▲?▲??效２?Ａ???图３－４?ＳＶＭ原理示意图??Ｃｌ类与Ｃ２类的分类函数／＾可由公式２．１１表示。／ｗ?＞?０对应Ｃｌ类，／ｗ?＜?０??对应Ｃ２类：??／（ｘ）?＝?ｗＴｘ?＋?ｂ?（３－７）??通常数据并不是线性可分的，处理线性不可分问题时，ＳＶＭ首先完成低维??１４??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于表示学习的中文分词[J]. 刘春丽,李晓戈,刘睿,范贤,杜丽萍. 计算机应用. 2016(10)
[2]基于MVVM模式的WEB前端框架的研究[J]. 易剑波. 信息与电脑(理论版). 2016(19)
[3]基于条件随机场的中文短文本分词方法[J]. 刘泽文,丁冬,李春文. 清华大学学报(自然科学版). 2015(08)
[4]Node.js:一种新的Web应用构建技术[J]. 王金龙,宋斌,丁锐. 现代电子技术. 2015(06)
[5]中文分词模型的领域适应性方法[J]. 韩冬煦,常宝宝. 计算机学报. 2015(02)
[6]MVVM设计模式及其应用研究[J]. 陈涛. 计算机与数字工程. 2014(10)
[7]基于MVC模式的ThinkPHP框架研究[J]. 王俊芳,李隐峰,王池. 电子科技. 2014(04)
[8]一种基于频繁词集的短文本特征扩展方法[J]. 袁满,欧阳元新,熊璋,罗建辉. 东南大学学报(自然科学版). 2014(02)
[9]三种中文文本自动分类算法的比较和研究[J]. 陈琳,王箭. 计算机与现代化. 2012(02)
[10]计算广告:以数据为核心的Web综合应用[J]. 周傲英,周敏奇,宫学庆. 计算机学报. 2011(10)
硕士论文
[1]基于随机森林和Spark的并行文本分类算法研究[D]. 罗元帅.西南交通大学 2016
[2]基于改进TFIDF的混合模型文本分类方法研究[D]. 陈栋.华中师范大学 2016
[3]基于循环神经网络模型的文本分类[D]. 龚千健.华中科技大学 2016
[4]基于用户行为的网络广告精准投放平台的研究[D]. 金鹏.华中师范大学 2015
[5]基于标签的个性化广告精准营销系统设计与实现[D]. 张国燕.华中师范大学 2013
本文编号：3113294
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