公开(公告)号：CN104133837B

公开(公告)日：2017-10-31

申请号：CN201410289052.5

申请日：2014-06-24

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张娅 ,  魏逸 ,  王宇晨

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明提供了一种基于分布式计算的互联网信息投放渠道优化系统，其中数据收集模块收集用户行为；数据预处理模块进行数据清理、集成、归约，将收集到的用户行为信息简单化，规范化；训练模块针对训练集中的数据，用类E‑M算法进行迭代运算，得到概率累加模型中的参数；再将测试集中的数据带入概率累加模型，从而完成对各个投放渠道的贡献预测以及对于用户是否转化的预测；对贡献度高的网站或推荐类型进行信息投放，并投放给那些最有可能发生转化的用户。同时，本发明使用Hadoop平台进行分布式计算，将消耗大量资源的复杂计算通过分布到多节点上进行计算，从而实现了多节点并行处理。

公开(公告)号：CN104133837A

公开(公告)日：2014-11-05

申请号：CN201410289052.5

申请日：2014-06-24

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张娅 ,  魏逸 ,  王宇晨

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/3089 ,  G06F9/4806

Abstract: 本发明提供了一种基于分布式计算的互联网信息投放渠道优化系统，其中数据收集模块收集用户行为；数据预处理模块进行数据清理、集成、归约，将收集到的用户行为信息简单化，规范化；训练模块针对训练集中的数据，用类E-M算法进行迭代运算，得到概率累加模型中的参数；再将测试集中的数据带入概率累加模型，从而完成对各个投放渠道的贡献预测以及对于用户是否转化的预测；对贡献度高的网站或推荐类型进行信息投放，并投放给那些最有可能发生转化的用户。同时，本发明使用Hadoop平台进行分布式计算，将消耗大量资源的复杂计算通过分布到多节点上进行计算，从而实现了多节点并行处理。