spark实现天池o2o竞赛广告点击

最新推荐文章于 2024-09-13 07:18:01 发布
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分类专栏： opensource

一、赛题背景
O2O（Online to Offline）消费 O2O：是指将线下的商务机会与互联网结合，让互联网成为线下交易的平台 以优惠券盘活老用户或吸引新客户进店消费是O2O的一种重要营销方式

http://www.k6k4.com/blog/show/aaaxcyhdm1548641452985

大数据Spark “蘑菇云”行动第60课： 广告点击系统广告点击趋势分析与实现
段智华的博客
10-11 876
大数据Spark “蘑菇云”行动第60课： 广告点击系统广告点击趋势分析与实现
大数据Spark “蘑菇云”行动第59课： 广告点击系统TopN热门广告分析与实现
段智华的博客
10-10 750
大数据Spark “蘑菇云”行动第59课： 广告点击系统TopN热门广告分析与实现     两份全局累计数据：一份在SparkStreaming中，另外一份在MySQL 计算TOPn：1、topn从数据库中计算，数据特别多，一台数据库装不完，效率不高。不采用。                     2、直接从spark streaming中累加器 reducebykey
Spark在线广告点击预测
图特摩斯科技-博客
06-30 2964
* 在线广告点击预测，若网页中广告发生点击计为1,否则0. * 每次曝光的特征向量由曝光事件的相关特征变量组成（如：用户、URL、网页id、网页内容、广告、广告客户、设备类型、事件、地理位置等其它相关因素） * * 概率模型：逻辑回归、朴素贝叶斯 * 非概率模型：SVM(最大间隔分类器)、决策树(可表达复杂的非线性模式和特征相互关系。信息增益：节点不纯度-基尼不纯+熵)
腾讯广告算法大赛冠军、Kaggle Grandmaster倾力打造，涵盖Kaggle、阿里天池等赛题...
图灵教育
09-18 228
随着互联网时代的到来，以及计算机硬件性能的提升，人工智能在近几年可以说是得到了爆发式的增长。互联网时代带来了大量的信息，这些信息是名副其实的大数据。另外，性能极佳的硬件也使得计算机的计算能...
spark streaming广告点击系统需求分析与技术架构
a11a2233445566的专栏
01-23 729
广告点击系统实时分析： 广告来自于网站或者移动App等，广告需要设定在具体的广告位，当用户点击广告的时候，一般都会通过JavaScript、Ajax或者Socket往后台发送点击的日志数据，在这里我们是要基于Spark Streaming做实时在线统计，那么数据就需要放进消息系统（Kafka）中，我们的Spark Streaming应用程序就会去Kafka中Pull数据过来进行计算和消费，并把计
天池新人实战赛o2o优惠券使用预测
07-04
构建用户、商家、优惠券特征群，以及用户-商家，用户-优惠券，商家-优惠券 三个交叉特征群。 主要包括以下特征： 1.统计特征（最大/最小/平均值/比率 等） 2.排序特征（各个实体对距离，折扣率等的排序） ...
天池新人实战赛o2o优惠券使用预测-数据集
04-01
"天池新人实战赛o2o优惠券使用预测-数据集"是一个面向初学者的比赛项目，旨在帮助新人们提升数据分析和预测模型构建的能力。在这个项目中，参赛者需要利用提供的数据集预测用户是否会使用在线下场景（O2O，Online-to...
spark mllib实现 广告点击率预测
xiaomage167的博客
03-11 2569
本文尝试使用Spark提供的机器学习算法 Gradient-Boosted Trees来预测一个用户是否会点击广告。 训练和测试数据使用Kaggle Avazu CTR 比赛的样例数据，下载地址：https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/data 数据格式如下： 包含24个字段： • 1-id: ad identifier •
SparkStreaming 实时计算 广告点击流量实时统计 需求 技术方案数据库设计
chixushuchu的博客
12-24 2880
几大模块内容 用户访问session分析模块：会话（session），用户的基础访问行为 页面单跳转化率模块：页面（page），用户的页面访问和页面跳转行为 各区域热门商品统计模块：商品（product），用户的商品点击行为 广告点击流量实时统计模块：广告（ad，advertisement），用户的广告点击行为 广告点击流量实时统计模块 每次点击一个广告以后，通常来说，网站 / app中都会有...
SparkStreaming 实现广告计费系统中在线黑名单过滤实战
吾心光明
08-23 2931
本博文内容主要包括以下内容：1、在线黑名单过滤实现解析 2、SparkStreaming实现在线黑名单过滤 一、在线黑名单过滤实现解析：流式处理是现代数据处理的主流,各种电子商务网站,搜索引擎等网站等,都需要做流式比如，通过用户的点击和购买来推断出用户的兴趣爱好，后台能实时计算，这是比较重要的，给用户推荐最好的商品等，推荐更新的信息，给用户更好的服务。Spark Streaming就是Spark
天池O2O新人赛数据集-数据集
03-29
O2O数据集
Spark广告点击项目技术骨架一
pofengliuming的专栏
09-24 698
技术选用用到的技术有:flume, kafka, spark. 这里面其实存在生产者，消费者的关系。如下图： 用户在一个网站中产生的行为就是生产者， 被服务器采集到，服务器是一个消费者， 服务器保存的数据再被flume消费，这时服务器既是生产者又是消息者， 组件间就是这样的生产者消费者关系链。 技术搭建flume的搭建 a. 官网下载 apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz b
Spark广告点击项目技术骨架二
pofengliuming的专栏
09-26 536
上节安装了flume， 下面要安装kafka, 安装kafka之前要安装zookeeper.zookeeper安装 下载zookeeper-3.4.5后解压，我放到/usr/soft目录下 修改/etc/environmentZOOKEEPER_HOME=/usr/soft/zookeeper-3.4.5PATH=”…:/usr/soft/zookeeper-3.4.5/bin:…” source
[阿里天池]广告投放分析
weixin_45658174的博客
11-28 710
数据来源 数据来源： [阿里天池]https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=56 分析思路 各个渠道点击率 渠道id 展现量 点击数 点击率 430539_1007 28308 2715 9.59% 430548_1007 39751 3722 9.36% 结论： 渠道有限，仅2个渠道源，430548_1...
大数据技能竞赛之Spark搭建（五）
qq_53383349的博客
11-06 2841
以下操作除特殊说明外都在三个节点上操作。 一、安装Scala软件包 使用xftp将软件包上传至三台虚拟机的/usr/package文件夹下 创建工作目录 mkdir -p /usr/scala 解压缩 cd /usr/package tar -zxvf scala-2.12.12.tgz -C /usr/scala 配置环境变量 vi /etc/profile 加入以下内容 保存后退出，使环境变量生效 source /etc/profile 检验是否安装成功 s...
天池O2O预测项目教程
最新发布
gitblog_00035的博客
09-13 724
天池O2O预测项目教程 tianchi_O2O_predict 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tianchi_O2O_predict ...
天池新人实战赛之[离线赛]-初体验-Spark处理
留歌__36的博客
08-07 583
写在前面 这种直接提交购物车的方式不涉及任何算法，后续我会逐渐学习引入机器学习的相关算法，从而更好的对结果进行预测。截止 2019-08-07排名77/11111 package src.main.scala.com.csylh.august.tianchi.dataclearer import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession} /**...
Spark大数据比赛经验记录(含sparksubmit 提交方法)
一路风景
11-16 4389
十月底, 参加了公司的一个spark大数据比赛, 题目比较简单, 但是由于自己缺乏此方面的业务知识, 所以对我来说解答的过程还是很有收获的 , 现在记录如下: 题目 数据表: CREATE EXTERNAL TABLE fact_ipp_flux_limit( clttime timestamp, clttimeint bigint,
Xgboost实践+天池比赛O2O优惠券auc接近天池第一名0.81（auc0.80，支持CPU、GPU源代码下载链接）
Dream Fly Together
01-23 5937
0. 前言 本次实践的是[天池比赛O2O优惠券赛题]https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231593/information， 由于是初接触机器学习，所以参考了天池技术圈等很多博客，关于该赛题的思路，网上已经有很多篇写的很好的文章了（见下面参考博客），我在这里主要是记录下我自己将该赛题的分数从0.53一直提升到0.80的过程，留作学习...
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