Застосування інструментів Big Data для підвищення ефективності онлайн реклами

Abstract

Впровадження нових методів та підходів до обробки даних, які отримали назву «Big Data», особливо актуальне для систем із викою завантаженістю. В умовах швидкого потоку даних традиційні пакетні методи моделювання не завжди дають точні та стійкі результати. У даній роботі автором розглянуто онлайновий підхід до прогнозування імовірності кліку користувачем на рекламу та вплив такого підходу на ефективність рекламної кампанії.

Внедрение новых методов и подходов к обработке данных, получивших название «Big Data», особенно актуально для систем с высокой загруженностью. В условиях быстрого потока данных традиционные пакетные методы моделирования не всегда дают точные и устойчивые результаты. В данной статье автором рассмотрено онлайновый подход к прогнозированию вероятности клика пользователя по рекламе и влияние такого подхода на эффективность рекламной кампании.

Implementation of new methods and approaches to data processing called “Big Data” is actual especially for high velocity systems. An example of such system is an online advertising auction, where the number of requests is above 100 per second. In case of high velocity traditional batch learning algorithms not always lead to accurate and stable results. In the article, the author deals with online learning algorithm to predict the Click-Through-Rate for an online ad. After the author compare the result of working of two algorithms and shows the problem of using batch learning.