all about programmatic
中国程序化广告技术资讯网

深度技术贴:由“人群圈定”迈向“个体兴趣实时发现”

转载一篇由大数据营销服务公司-智子云,CEO朱建秋博士以及首席数据科学家阮备军博士共同撰写的技术文章,内容严谨,思路前卫,包含真实试验数据,有很好的实践指导价值。文章着重探讨困扰大数据营销界的几个问题:

-独立营销技术公司如何运用算法游刃于若干外部大型数据孤岛(例如电信运营商数据),并获得自身需要的结论。

-为了进行精准广告投放而采用“瀑布式”的方法一次性(或者分阶段)圈定投放人群并不是最优、最符合程序化媒体市场优势的做法;最优解是快速发现每一个个体的实时兴趣并跟随兴趣的变动而及时调整广告投放。从而解决我们熟悉的“旅行已结束,还被机票酒店广告包围”的困扰。去年本刊有一篇文章引起大家热烈回复讨论,反映的就是营销人员的心声,呼唤“即时定向”解决方案,不妨也读读:《“实时”竞价广告要做到“即时”定向》朱博士和阮博士的文章回答了如何实现”即时定向“这个需求。

【关键词:分布式建模 , 基于超高维度的建模 ,快速兴趣发现 】

《基于合作大数据的用户兴趣快速预测系统》 

作者:智子云大数据营销服务公司 CEO朱建秋,首席数据科学家阮备军

智子云预测模型研究方案v3_000001 智子云预测模型研究方案v3_000002 智子云预测模型研究方案v3_000003 智子云预测模型研究方案v3_000004 智子云预测模型研究方案v3_000005 智子云预测模型研究方案v3_000006 智子云预测模型研究方案v3_000007 智子云预测模型研究方案v3_000008 智子云预测模型研究方案v3_000009 智子云预测模型研究方案v3_000010 智子云预测模型研究方案v3_000011 智子云预测模型研究方案v3_000012 智子云预测模型研究方案v3_000013 智子云预测模型研究方案v3_000014 智子云预测模型研究方案v3_000015 智子云预测模型研究方案v3_000016 智子云预测模型研究方案v3_000017