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  • 广告点击率的贝叶斯平滑

    万次阅读 热门讨论 2014-02-11 21:27:50
    广告点击率的贝叶斯平滑 一.点击率的贝叶斯平滑 预估互联网广告的点击率一个重要的技术手段是logistic regression模型,这个模型非常依赖特征的设计。每个广告的反馈ctr作为特征能极大地提升预估的准确性,所以...

    广告点击率的贝叶斯平滑

    声明:

    1)该博文是Yahoo专家所无私奉献的论文资料整理的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献

    2)本文仅供学术交流,非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的。如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止。

    3)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢。

    4)阅读本文需要机器学习、统计学习理论等等基础(如果没有也没关系了,没有就看看,当做跟同学们吹牛的本钱)。

    5)本人手上有word版的和pdf版的,有必要的话可以上传到csdn供各位下载

     

    一.点击率的贝叶斯平滑

    预估互联网广告的点击率一个重要的技术手段是logistic regression模型,这个模型非常依赖特征的设计。每个广告的反馈ctr作为特征能极大地提升预估的准确性,所以每个广告的反馈ctr非常重要。
    目前用得比较多的获取反馈ctr的方式是直接计算每个广告的历史ctr,这样的问题就是当该广告投放量比较少的时候(如新广告),历史ctr与实际ctr相差很大。如一个广告投放了100次,有2次点击,那么ctr就是2%,但是当这个广告投放量到了1000次的时候,点击只有10次,点击率是1%,这里就相差了一倍了。产生这种问题的的原因是投放量太少,数据有偏,所以如果每个广告在开始投放前就有了默认的一个展示数和点击数,即分子分母都加上一个比较大的常数,这样计算起ctr来就不会有那么大的偏差。这种方法叫做ctr平滑,通用的方法是在展示数和点击上面各自加一个常数,缓解低投放量带来的不准确性,使其接近其实际的CTR。

     

    1.1点击率的贝叶斯平滑技术

    1.1.1理论基础

    考虑到经验贝叶斯方法的层次性质,做了两个假设。
    假设一,所有的广告有一个自身的ctr,这些ctr服从一个Beta分布。
    假设二,对于某一广告,给定展示次数时和它自身的ctr,它的点击次数服从一个伯努利分布 Binomial(I, ctr)。
    如果用r表示点击率,I表示展示,C表示点击。这两个假设可以用下面的数学表示。

    假设有N个广告,这N个广告个似然函数可以写成下面的形式

    由上面的式子可以得到对数似然函数的梯度

    其中的是digamma函数,可以查表得到。
    优化求解的迭代式如下

    停机条件是达到1000次迭代或者α和β“的变化”都小于1E-10。
    当α和β的值都求出来以后(用alpha和beta表示),由ctr的先验分布,可以修正每个广告的ctr,也就是观测到的click/view,这个后验值可以用的公式r=(C + alpha) / (I + alpha + beta)计算。


    1.1.2效果
    当I较大时,观测到的ctr比较接近真实ctr,这时先验分布的修正对ctr值影响不大(I一般在几百万,alpha一般是几十,beta一般是几万);当I较小时,alpha和beta在式子中起的作用较大,对ctr有一个明显的修正。
    经过贝叶斯平滑的反馈特征上线后,总体ctr有了很大的提升,提升幅度超过50%。


    致谢

    Yahoo的研究员。

    参考文献

    [1] Click-Through Rate Estimation for Rare Events in Online Advertising.Xuerui Wang, Wei Li, Ying Cui, Ruofei (Bruce) Zhang, Jianchang Mao Yahoo! Labs, Silicon Valley United States

     

     

     

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  • 广告点击:该广告在设定时间范围内的点击数量,广告被点击一次记为一个pv,被一个用户点击记为一个uv。 广告转化率:= 广告点击 / 广告展示*100%。具体去pv还是uv做除法,看实际应用时的衡量维度。 ...

    广告展示:该广告在设定时间范围内的展示数量,也可以理解为曝光,广告在页面上曝光显示的次数,显示一次记为一个pv,被一个用户看到记为一个uv。
    广告点击:该广告在设定时间范围内的点击数量,广告被点击一次记为一个pv,被一个用户点击记为一个uv。
    广告转化率:= 广告点击 / 广告展示*100%。具体去pv还是uv做除法,看实际应用时的衡量维度。

    展开全文
  • 广告点击流量实时统计

    千次阅读 2018-07-22 10:18:31
    广告点击流量实时统计

    一、广告点击流量实时统计模块介绍

    网站 / app,是不是通常会给一些第三方的客户,打一些广告;也是一些互联网公司的核心收入来源;广告在网站 / app某个广告位打出去,在用户来使用网站 / app的时候,广告会显示出来;此时,有些用户可能就会去点击那个广告。

    广告被点击以后,实际上,我们就是要针对这种用户行为(广告点击行为),实时数据,进行实时的大数据计算和统计。

    每次点击一个广告以后,通常来说,网站 / app中都会有埋点(前端的应用中,比如JavaScript Ajax;app中的socket网络请求,往后台发送一条日志数据);日志数据而言,通常,如果要做实时统计的话,那么就会通过某些方式将数据写入到分布式消息队列中(Kafka);

    日志写入到后台web服务器(nginx),nginx产生的实时的不断增加 / 更新的本地日志文件,就会被日志监控客户端(比如flume agent),写入到消息队列中(kafka),我们要负责编写实时计算程序,去从消息队列中(kafka)去实时地拉取数据,然后对数据进行实时的计算和统计。

    这个模块的意义在于,让产品经理、高管可以实时地掌握到公司打的各种广告的投放效果。以便于后期持续地对公司的广告投放相关的战略和策略,进行调整和优化;以期望获得最好的广告收益。

    二、需求分析:

    1、实现实时的动态黑名单机制:将每天对某个广告点击超过100次的用户拉黑
    2、基于黑名单的非法广告点击流量过滤机制:
    3、每天各省各城市各广告的点击流量实时统计:
    4、统计每天各省top3热门广告
    5、统计各广告最近1小时内的点击量趋势:各广告最近1小时内各分钟的点击量
    6、使用高性能方式将实时统计结果写入MySQL
    7、实现实时计算程序的HA高可用性(Spark Streaming HA方案)
    8、实现实时计算程序的性能调优(Spark Streaming Performence Tuning方案)

    三、数据设计

    3.1、数据格式介绍:

    timestamp   1450702800
    province    Jiangsu 
    city    Nanjing
    userid  100001
    adid    100001
    
    
    相关表
    每个用户对某个广告的点击量
    CREATE TABLE `ad_user_click_count` (
      `date` varchar(30) DEFAULT NULL,
      `user_id` int(11) DEFAULT NULL,
      `ad_id` int(11) DEFAULT NULL,
      `click_count` int(11) DEFAULT NULL
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
    
    黑名单
    CREATE TABLE `ad_blacklist` (
      `user_id` int(11) DEFAULT NULL
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
    
    
    每天每个省份某个广告的点击数
    CREATE TABLE `ad_stat` (
      `date` varchar(30) DEFAULT NULL,
      `province` varchar(100) DEFAULT NULL,
      `city` varchar(100) DEFAULT NULL,
      `ad_id` int(11) DEFAULT NULL,
      `click_count` int(11) DEFAULT NULL
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
    
    top3
    CREATE TABLE `ad_province_top3` (
      `date` varchar(30) DEFAULT NULL,
      `province` varchar(100) DEFAULT NULL,
      `ad_id` int(11) DEFAULT NULL,
      `click_count` int(11) DEFAULT NULL
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
    
    
    广告的点击趋势,
    CREATE TABLE `ad_click_trend` (
      `date` varchar(30) DEFAULT NULL,
      `hour` varchar(30) default null,
      `minute` varchar(30) DEFAULT NULL,
       `ad_id` int(11) DEFAULT NULL,
      `click_count` int(11) DEFAULT NULL
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
    
    
    

    四、技术方案设计及具体实现

    4.1、实时计算各batch中的每天各用户对各广告的点击次数

    4.1.1、创建topic

     ./kafka-topics.sh --zookeeper chb0-179005:2181,chb0-179004:2181,chb1-179006:2181 --describe --topic topic-ad

    4.1.2、构件Spark Streaming

            // 构建Spark Streaming上下文
            SparkConf conf = new SparkConf()
                    .setMaster("local[2]")
                    .setAppName("AdClickRealTimeStatSpark");
    
    
            //构件Java Streaming Context
            JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(
                    conf, Durations.seconds(5));  //每个batch的时间间隔

    4.1.3、构件kafkaDirectStream

            // 构建kafka参数map
            // 主要要放置的就是,你要连接的kafka集群的地址(broker集群的地址列表)
            Map<String, String> kafkaParams = new HashMap<String, String>();
            kafkaParams.put(Constants.KAFKA_METADATA_BROKER_LIST, 
                    Constants.propsUtils.get(Constants.KAFKA_METADATA_BROKER_LIST));
    
            // 构建topic set
            String kafkaTopics = Constants.propsUtils.get(Constants.KAFKA_TOPICS);
            String[] kafkaTopicsSplited = kafkaTopics.split(",");  
    
            Set<String> topics = new HashSet<String>();
            for(String kafkaTopic : kafkaTopicsSplited) {
                topics.add(kafkaTopic);
            }
            //构建kafakDStream
            JavaPairInputDStream<String, String> adRealTimeLogDStream = KafkaUtils.createDirectStream(
                    jssc, 
                    String.class, 
                    String.class, 
                    StringDecoder.class, 
                    StringDecoder.class, 
                    kafkaParams, 
                    topics);
    

    4.1.4、通过kafkaDirectStream获取数据, 对数据进行mapToPair格式化成我们需要的key,

    每天每个广告每个用户的点击量, 所以key为yyyyMMdd_userid_adid,value=1
    然后reduceyByKey 进行合并。
    输出的就是我们需要的结果, 每天每个用户对某个广告的点击数。

     源源不断的,每个5s的batch中,当天每个用户对每支广告的点击次数
     <yyyyMMdd_userid_adid, clickCount>

    4.2、使用高性能方式将每天各用户对各广告的点击次数写入MySQL中(更新)

    对于咱们这种实时计算程序的mysql插入,有两种pattern(模式)
    
    1、比较挫:每次插入前,先查询,看看有没有数据,如果有,则执行insert语句;如果没有,则执行update语句;好处在于,每个key就对应一条记录;坏处在于,本来对一个分区的数据就是一条insert batch,现在很麻烦,还得先执行select语句,再决定是insert还是update。
    
    j2ee系统,查询某个key的时候,就直接查询指定的key就好。
    
    2、稍微好一点:每次插入记录,你就插入就好,但是呢,需要在mysql库中,给每一个表,都加一个时间戳(timestamp),对于同一个key5秒一个batch,每隔5秒中就有一个记录插入进去。相当于在mysql中维护了一个key的多个版本。
    
    j2ee系统,查询某个key的时候,还得限定是要order by timestamp desc limit 1,查询最新时间版本的数据
    
    通过mysql来用这种方式,不是很好,很不方便后面j2ee系统的使用
    
    不用mysql;用hbase(timestamp的多个版本,而且它不却分insertupdate,统一就是去对某个行键rowkey去做更新)

    这里写图片描述

    4.3、使用filter过滤出每天对某个广告点击超过100次的黑名单用户,并写入MySQL中

    4.3.1、首先过滤每个批次中的记录, 在数据库中点击数查过100的记录

            JavaPairDStream<String, Long> blacklistDStream = 
                    dailyUserAdClickCountDStream.filter(new Function<Tuple2<String,Long>, Boolean>() {
    
                @Override
                public Boolean call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {
                    String key = v1._1;
                    String[] keySplited = key.split("_");  
    
                    // yyyyMMdd -> yyyy-MM-dd
                    String date = DateUtils.formatDate(DateUtils.parseDateKey(keySplited[0]));  
                    long userid = Long.valueOf(keySplited[1]);  
                    long adid = Long.valueOf(keySplited[2]);  
    
                    // 从mysql中查询指定日期指定用户对指定广告的点击量
                    IAdUserClickCountDAO adUserClickCountDAO = DAOFactory.getAdUserClickCountDAO();
                    int clickCount = adUserClickCountDAO.findClickCountByMultiKey(
                            date, userid, adid);
    
                    // 判断,如果点击量大于等于10,ok,那么不好意思,你就是黑名单用户
                    // 那么就拉入黑名单,返回true
                    if(clickCount >= 10) {
                        return true;
                    }
    
                    // 反之,如果点击量小10的,那么就暂时不要管它了
                    return false;
                }
            });

    4.3.2、由于我们是获取黑名单, 所以只需要userid, 通过map,只返回userid的RDD

            JavaDStream<Long> blaskListUseridDStream = blacklistDStream.map(new Function<Tuple2<String,Long>, Long>() {
    
                @Override
                public Long call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {
                    String key = v1._1;
                    String[] keySplited = key.split("_");  
                    Long userid = Long.valueOf(keySplited[1]);  
                    return userid;
                }
            });

    4.3.3、但是在一个batch中,可以有多个条相同用户的记录, 所以我们需要进行去重

    此处利用tranform, transform操作允许将任意RDD到RDD函数应用于DStream

    
            //去重
            JavaDStream<Long> distblaskListUseridDStream = blaskListUseridDStream.transform(new Function<JavaRDD<Long>, JavaRDD<Long>>() {
                @Override
                public JavaRDD<Long> call(JavaRDD<Long> v1) throws Exception {
                    return v1.distinct();
                }
            });
    

    4.3.4、通过foreachRDD,将黑名单用户userid存入mysql中。

    4.3.5、动态生成的黑名单, 用于日志信息进行过滤

    对4.1.4进行升级, 动态获取数据库中的黑名单, 如果是黑名单中的用于, 记录就不用继续考虑了。

    4.4、用transform操作,对每个batch RDD进行处理,都动态加载MySQL中的黑名单生成RDD,然后进行join后,过滤掉batch RDD中的黑名单用户的广告点击行为

    通过transformToPair, 可以对DStream中每个RDD进行算子操作,
    获取数据库中的黑名单, 通过parallelizePairs,转化成backRDD, <userId, true>
    为了能够与backRDD进行join, 先将点击行为RDD进行map, 得到<userId, rdd>
    join操作, 但是需要注意, 由于点击行为的用于不一定在blackRDD中, 所以需要使用leftOuterJoin
    通过filter,过滤处非黑名单中的点击行为信息。
    输出我们需要的数据,
        /**
         * 对源数据进行过滤
         * @param adRealTimeLogDStream 源数据
         * @return
         */
        private static JavaPairDStream<String, String> filterByBlackList(
                JavaPairInputDStream<String, String> adRealTimeLogDStream) {
            JavaPairDStream<String, String> filterDStream = adRealTimeLogDStream.transformToPair(new Function<JavaPairRDD<String,String>, JavaPairRDD<String,String>>() {
                private static final long serialVersionUID = -8650685273099590863L;
    
                @Override
                public JavaPairRDD<String, String> call(
                        JavaPairRDD<String, String> rdd) throws Exception {
    
                    //获取黑名单
                    IAdBlacklistDAO adBlacklistDAO = DAOFactory.getAdBlacklistDAO();
                    List<AdBlacklist> adBlacklists = adBlacklistDAO.findAll();
                    List<Tuple2<Long, Boolean>> blackTuples = new ArrayList<Tuple2<Long, Boolean>>();
                    for(AdBlacklist adBlacklist : adBlacklists) {
                        blackTuples.add(new Tuple2<Long, Boolean>(adBlacklist.getUserid(), true));
                    }
                    //转化成一个RDD
                    JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(rdd.context());
                    JavaPairRDD<Long, Boolean> blacListRDD = sc.parallelizePairs(blackTuples);
    
    
                    //为了与blackListRDD进行join, 需要将原始数据rdd,转化为<userid, 原始数据>
                    JavaPairRDD<Long, Tuple2<String, String>> mapRDD = rdd.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, Long, Tuple2<String, String>>() {
    
                        private static final long serialVersionUID = 7001016275687081936L;
    
                        @Override
                        public Tuple2<Long, Tuple2<String, String>> call(
                                Tuple2<String, String> t) throws Exception {
                            String logInfo = t._2;
                            long userId = Long.valueOf(logInfo.split(" ")[3]);
                            return new Tuple2<Long, Tuple2<String,String>>(userId, t);
                        }
                    });
    
    
                    // 将原始日志数据rdd,与黑名单rdd,进行左外连接
                    // 如果说原始日志的userid,没有在对应的黑名单中,join不到,左外连接
                    // 用inner join,内连接,会导致数据丢失
                    JavaPairRDD<Long, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> joinRDD = mapRDD.leftOuterJoin(blacListRDD);
    
                    //过滤
                    JavaPairRDD<Long, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> filterRDD = joinRDD.filter(new Function<Tuple2<Long,Tuple2<Tuple2<String,String>,Optional<Boolean>>>, Boolean>() {
    
                        private static final long serialVersionUID = 2749100847991384506L;
    
                        @Override
                        public Boolean call(
                                Tuple2<Long, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> v1)
                                throws Exception {
                            Optional<Boolean> optional = v1._2._2;
    
                            // 如果这个值存在,那么说明原始日志中的userid,join到了某个黑名单用户
                            if(optional.isPresent() && optional.get()) {
                                return false;
                            }
    
                            return true;
                        }
                    });
    
    
                    JavaPairRDD<String, String> resultRDD = filterRDD.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<Long,Tuple2<Tuple2<String,String>,Optional<Boolean>>>, String, String>() {
                        private static final long serialVersionUID = 8270722683260778935L;
    
                        @Override
                        public Tuple2<String, String> call(
                                Tuple2<Long, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> t)
                                throws Exception {
                            return t._2._1;
                        }
                    });
    
    
    
                    return resultRDD;
                }
            });
    
    
            return filterDStream;
        }
    

    4.5、使用updateStateByKey操作,实时计算每天各省各城市各广告的点击量,并时候更新到MySQL

    4.5.1、通过mapToPair 将源数据格式化(yyyyMMdd_province_city_adid,clickCount)

    4.5.2、updateStateByKey统计实时的点击量

            JavaPairDStream<String, Long> aggrDStream = mapDStream.updateStateByKey(new Function2<List<Long>, Optional<Long>, Optional<Long>>() {
                @Override
                public Optional<Long> call(List<Long> values, Optional<Long> optional)
                        throws Exception {
                    long clickCount = 0L;
                    if(optional.isPresent()){
                        clickCount = optional.get();
                    }
                    //values 表示一个batch的所有值
                    for (Long value : values) {
                        clickCount += value;
                    }
    
                    return Optional.of(clickCount);
                }
            });

    4.6、使用transform结合Spark SQL,统计每天各省份top3热门广告:首先以每天各省各城市各广告的点击量数据作为基础,首先统计出每天各省份各广告的点击量;然后启动一个异步子线程,使用Spark SQL动态将数据RDD转换为DataFrame后,注册为临时表;最后使用Spark SQL开窗函数,统计出各省份top3热门的广告,并更新到MySQL中

    4.7、使用window操作,对最近1小时滑动窗口内的数据,计算出各广告各分钟的点击量,并更新到MySQL中

    4.7.1、对过滤后的原始数据,使用mapToPair 映射成<yyyyMMddHHMM_adid,1L>格式

    4.7.2、使用windwo operation统计最近一小时的 广告点击量

    8、实现实时计算程序的HA高可用性

    9、对实时计算程序进行性能调优

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