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| 編輯推薦： |
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本书第一版出版以后，已经被互联网公司广泛采用，作为商业化相关部门的培训教程。新版更注重从人工智能方法论的视角审视整个计算广告体系。通过本书对计算广告领域抽丝剥茧的解读，读者会认识到，除解决传统的感知和认知问题以外，人工智能领域形成的方法体系在广告这样的海量数据驱动且人类自身能力不强的问题上，有着巨大的施展空间。 希望本书能帮助读者深入了解互联网流量与数据变现，洞察互联网增长与财富的秘密，搭建商业化与获客的产品技术体系。 用计算的力量改变世界是每一个程序员的梦想，而本书的主题正是用计算将数据和流量变成财富。这样的后向变现使得许多对用户有价值但直接利润微薄的信息产品，在互联网时代找到了爆发式成长的机会。从这个角度来看，我们希望本书能够成为一本启示录，帮助每一个互联网人真正理解后向变现对于互联网生产力的巨大解放，真正理解数据资产的巨大价值。 对于已经开启商业化进程的企业，洞悉广告市场复杂的交易结构和产品特点，并选择合理高效的产品方案和技术架构，是商业化必须面对的*步。从这个意义上说，我们还希望本书成为一本操作指南，辅助商业化团队更顺利地认知和践行技术驱动的营销与变现。
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| 內容簡介： |
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计算广告是一项新兴的研究课题，它涉及大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学等诸多领域的知识。本书从实践出发，系统地介绍计算广告的产品、问题、系统和算法，并且从工业界的视角对这一领域进行具体技术的深入剖析。 本书立足于广告市场的根本问题，从计算广告各个阶段所遇到的市场挑战出发，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、程序化交易市场等重要课题，并对计算广告涉及的关键技术和算法做深入的探讨，还加入了深度学习的基础方法论及其在计算广告中的应用。 无论是互联网公司商业化部门的产品技术人员，还是对个性化系统、大数据变现或交易有兴趣的产品技术人员，传统企业互联网化进程的决策者，传统广告业务的从业者，互联网创业者，计算机相关专业研究生，都会从阅读本书中受益匪浅。
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| 關於作者： |
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刘鹏（@北冥乘海生），现任科大讯飞副总裁，大数据研究院院长。他在清华大学获得博士学位后，加入微软亚洲研究院，从事人工智能研究，后参与创建雅虎北京研究院，出任高级科学家。他还曾任MediaV首席科学家、360商业化首席架构师等职。在多年从业经历中，他一直致力于将人工智能方法与海量数据相结合来解决工业界问题，负责过多个大型互联网商业产品体系。 他特别重视计算广告和大数据技术的普及，他讲授的计算广告在网易云课堂有超过3万名学生，已经成为业界进行相关培训的基础教程。他还曾担任北京大学、中国传媒大学等高校客座教授，讲授计算广告相关课程，为推动中国广告产业的数字化、智能化做出了贡献。 王超（@德川），于北京大学获得硕士学位后，曾就职于微博、汽车之家等公司的广告部门，从事计算广告领域的研究和实践工作。现任百度主任研发架构师，从事个性化推荐领域相关的工作。
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| 目錄：
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目录
第 一部分 在线广告市场与背景
第 1章 在线广告综述3
1.1 免费模式与互联网核心资产4
1.2 大数据与广告的关系5
1.3 广告的定义与目的7
1.4 在线广告表现形式9
1.5 在线广告简史15
第 2章 计算广告基础20
2.1 广告有效性原理21
2.2 互联网广告的技术特点23
2.3 计算广告的核心问题24
2.3.1 广告收入的分解25
2.3.2 结算方式与eCPM估计的关系26
2.4 在线广告相关行业协会29
2.4.1 交互广告局29
2.4.2 美国广告代理协会30
2.4.3 美国国家广告商协会30
第二部分 在线广告产品逻辑
第3章 在线广告产品概览33
3.1 商业产品的设计原则34
3.2 广告系统的产品接口35
3.2.1 广告主层级组织与投放管理35
3.2.2 供给方管理接口38
3.2.3 供需之间多种接口形式39
第4章 合约广告41
4.1 广告位合约42
4.2 受众定向43
4.2.1 受众定向方法概览43
4.2.2 受众定向标签体系46
4.2.3 标签体系的设计思路47
4.3 展示量合约48
4.3.1 流量预测49
4.3.2 流量塑形50
4.3.3 在线分配50
4.3.4 产品案例51
第5章 搜索广告与竞价广告53
5.1 搜索广告54
5.1.1 搜索广告产品形态55
5.1.2 搜索广告产品新形式57
5.1.3 搜索广告产品策略60
5.1.4 产品案例62
5.2 位置拍卖与机制设计64
5.2.1 市场保留价65
5.2.2 定价问题66
5.2.3 价格挤压68
5.2.4 Myerson最优拍卖69
5.2.5 定价结果示例69
5.3 竞价广告网络70
5.3.1 广告网络产品形态71
5.3.2 广告网络产品策略72
5.3.3 产品案例73
5.4 竞价广告需求方产品74
5.4.1 搜索引擎营销74
5.4.2 交易终端75
5.4.3 产品案例75
5.5 竞价广告与合约广告的比较77
第6章 程序化交易广告78
6.1 实时竞价79
6.2 其他程序化交易方式82
6.2.1 优选82
6.2.2 私有市场83
6.2.3 程序化直投84
6.2.4 广告交易方式谱系84
6.3 广告交易平台85
6.4 需求方平台87
6.4.1 需求方平台产品策略87
6.4.2 出价策略88
6.4.3 出价和定价过程89
6.4.4 重定向89
6.4.5 新客推荐91
6.4.6 产品案例92
6.5 供给方平台94
6.5.1 供给方平台产品策略94
6.5.2 Header Bidding95
6.5.3 产品案例96
第7章 数据加工与交易99
7.1 有价值的数据来源100
7.2 数据管理平台102
7.2.1 三方数据划分102
7.2.2 第 一方数据管理平台102
7.2.3 第三方数据管理平台103
7.2.4 产品案例104
7.3 数据交易的基本过程107
7.4 隐私保护和数据安全109
7.4.1 隐私保护问题109
7.4.2 程序化交易中的数据安全111
7.4.3 欧盟的通用数据保护条例113
第8章 信息流与原生广告115
8.1 移动广告的现状与挑战116
8.1.1 移动广告的特点117
8.1.2 移动广告的传统创意形式117
8.1.3 移动广告的挑战119
8.2 信息流广告121
8.2.1 信息流广告的定义121
8.2.2 信息流广告产品关键123
8.3 其他原生广告相关产品124
8.3.1 搜索广告125
8.3.2 软文广告125
8.3.3 联盟125
8.4 原生广告平台126
8.4.1 表现原生与场景原生126
8.4.2 场景的感知与应用127
8.4.3 植入式原生广告128
8.4.4 产品案例130
8.5 原生广告与程序化交易134
第三部分 计算广告关键技术
第9章 计算广告技术概览137
9.1 个性化系统框架138
9.2 各类广告系统优化目标139
9.3 计算广告系统架构140
9.3.1 广告投放引擎142
9.3.2 数据高速公路143
9.3.3 离线数据处理143
9.3.4 在线数据处理144
9.4 计算广告系统主要技术144
9.5 用开源工具搭建计算广告系统146
9.5.1 Web服务器Nginx146
9.5.2 分布式配置和集群管理工具ZooKeeper148
9.5.3 全文检索引擎Lucene148
9.5.4 跨语言通信接口Thrift149
9.5.5 数据高速公路Flume150
9.5.6 分布式数据处理平台Hadoop150
9.5.7 特征在线缓存Redis151
9.5.8 流计算平台Storm152
9.5.9 高效的迭代计算框架Spark152
第 10章 基础知识准备154
10.1 信息检索155
10.1.1 倒排索引155
10.1.2 向量空间模型157
10.2 最优化方法158
10.2.1 拉格朗日法与凸优化159
10.2.2 下降单纯形法160
10.2.3 梯度下降法160
10.2.4 拟牛顿法162
10.3 统计机器学习167
10.3.1 最大熵与指数族分布168
10.3.2 混合模型和EM算法169
10.3.3 贝叶斯学习171
10.4 统计模型分布式优化框架 174
10.5 深度学习175
10.5.1 深度神经网络优化方法176
10.5.2 卷积神经网络（CNN）177
10.5.3 递归神经网络（RNN）178
10.5.4 生成对抗网络（GAN）180
第 11章 合约广告核心技术181
11.1 广告排期系统182
11.2 担保式投送系统183
11.2.1 流量预测185
11.2.2 频次控制186
11.3 在线分配188
11.3.1 在线分配问题188
11.3.2 在线分配问题举例190
11.3.3 极限性能研究192
11.3.4 实用优化算法193
第 12章 受众定向核心技术201
12.1 受众定向技术分类202
12.2 上下文定向203
12.3 文本主题挖掘205
12.3.1 LSA模型206
12.3.2 PLSI模型206
12.3.3 LDA模型207
12.3.4 词嵌入word2vec208
12.4 行为定向209
12.4.1 行为定向建模问题210
12.4.2 行为定向特征生成211
12.4.3 行为定向决策过程214
12.4.4 行为定向的评测215
12.5 人口属性预测217
12.6 数据管理平台218
第 13章 竞价广告核心技术220
13.1 竞价广告计价算法220
13.2 搜索广告系统222
13.2.1 查询扩展223
13.2.2 广告放置226
13.3 广告网络227
13.4 广告检索229
13.4.1 布尔表达式的检索230
13.4.2 相关性检索234
13.4.3 基于DNN的语义建模238
13.4.4 最近邻语义检索241
第 14章 点击率预测模型247
14.1 点击率预测248
14.1.1 点击率基本模型248
14.1.2 LR模型优化算法249
14.1.3 点击率模型的校正256
14.1.4 点击率模型的特征257
14.1.5 点击率模型评测262
14.1.6 智能频次控制264
14.2 其他点击率模型264
14.2.1 因子分解机264
14.2.2 GBDT265
14.2.3 深度学习点击率模型267
14.3 探索与利用268
14.3.1 强化学习与E&E268
14.3.2 UCB方法270
14.3.3 考虑上下文的 bandit271
第 15章 程序化交易核心技术272
15.1 广告交易平台273
15.1.1 cookie 映射273
15.1.2 询价优化277
15.2 需求方平台278
15.2.1 定制化用户标签280
15.2.2 DSP中的点击率预测282
15.2.3 点击价值估计283
15.2.4 出价策略284
15.3 供给方平台284
第 16章 其他广告相关技术286
16.1 创意优化287
16.1.1 程序化创意287
16.1.2 点击热力图288
16.1.3 创意的发展趋势289
16.2 实验框架291
16.3 广告监测与归因292
16.3.1 广告监测292
16.3.2 广告安全294
16.3.3 广告效果归因295
16.4 作弊与反作弊296
16.4.1 作弊的方法分类296
16.4.2 常见的作弊方法 297
16.5 产品技术选型实战301
16.5.1 媒体实战302
16.5.2 广告主实战304
16.5.3 数据提供方实战306
附录 主要术语及缩写索引309
参考文献315
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