新興電子商務:關鍵字競價基礎理論與計算實驗(簡體書)
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新興電子商務:關鍵字競價基礎理論與計算實驗(簡體書)
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新興電子商務:關鍵字競價基礎理論與計算實驗(簡體書)

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商品簡介

新興電子商務與傳統電子商務相比,呈現出移動性(如泛在互聯、移動商務)、虛擬性(如虛擬體驗、賽博空間)、個性化(如精准營銷、推薦服務)、社會性(如社交媒體、社會商務)、極端數據(如富媒體、大數據)等鮮明特徵。《新興電子商務重大基礎問題與關鍵技術(專著系列).新興電子商務:關鍵字競價基礎理論與計算實驗》圍繞搜索引擎關鍵字競價廣告這一代表性的新興電子商務應用模式,全面闡述了關鍵字競價機制設計、投標策略均衡分析、預算分配策略優化、點擊欺詐行為檢測和防範等領域的最新研究成果,並介紹了基于社會計算領域ACP(人工社會+計算實驗+平行執行)方法研發的關鍵字競價計算實驗平臺。研究內容緊扣現實問題,研究成果對于關鍵字競價廣告系統的穩定性、有效性和盈利性具有借鑒意義,有助于互聯網經濟系統的健康和可持續發展。《新興電子商務重大基礎問題與關鍵技術(專著系列).新興電子商務:關鍵字競價基礎理論與計算實驗》通過科學凝練和系統性建模,旨在為學界和業界提供具體技術方法和管理策略的同時,也為相關研究提供求解路徑和方法論實例。
《新興電子商務重大基礎問題與關鍵技術(專著系列).新興電子商務:關鍵字競價基礎理論與計算實驗》主要面向高校和科研單位的碩士生、博士生和學者。對企業應用和研發人員也具有參考價值。

作者簡介

王飛躍,中國科學院自動化研究所複雜系統管理與控制國家重點實驗室主任。1990年獲美國倫塞利爾理工學院計算機與系統工程博士學位,隨後在美國亞利桑那大學先後任助教授、副教授和教授。1998年作為國家計委“引入海外傑出人才計劃”和中國科學院“百人計劃”人才回國工作。主要研究領域為社會計算、複雜系統和智能控制等,提出並建立了複雜系統的ACP方法,發起並開拓了社會計算、平行控制、平行管理等新的研究領域;出版專著7部,發表學術論文300餘篇。曾任IEEE Intelligent Systems主編,現任IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems和《自動化學報》主編、中國自動化學會副理事長兼秘書長、中國管理現代化研究會系統管理與複雜性科學專業委員會主任、國際自動控制聯合會(IFAC)經濟和商業系統委員會主席。先後當選IEEE、INCOSE、IFAC、ASME和AAAS等國際學術組織的Fellow。

曾大軍,中國科學院自動化研究所研究員,複雜系統管理與控制國家重點實驗室副主任,博士生導師。本科就讀于中國科學技術大學少年班,1998年于卡內基.梅隆大學獲博士學位。畢業後任職于美國亞利桑那大學管理學院,並獲終身教職。2007年入選中國科學院“百人計劃”,2010年獲國家傑出青年科學基金資助。其研究領域為多智能體系統、自動推薦及複雜社會與經濟系統的分析、優化與控制,系社會計算和智能推薦系統領域有重要影響力的學者。共編輯18部學術專著,發表200餘篇學術論文,穀歌學術索引總引用超過4000次。主持過多項由國家自然科學基金委、科技部、衛生部、中國科學院及美國國家科學基金委資助的重大科研項目,現任IEEE Intelligent Systems主編、IEEE智能交通學會副會長,曾任INFORMS人工智能分會會長、旅美科技協會會長及30多個國際會議的主席或程序委員會主席。現任7個國際主流學術期刊編委。

袁勇,中國科學院自動化研究所複雜系統管理與控制國家重點實驗室副研究員。2008年于山東科技大學獲得計算機軟件與理論專業工學博士學位;2008-2010年于中國科學院自動化研究所從事電子商務與搜索引擎營銷領域的博士後研究工作。主要研究方向為電子商務、博弈和演化博弈論。發表相關領域學術論文10餘篇。作為骨幹成員參與多個國家自然科學基金和863計劃等項目。

目次

第1章 關鍵字競價研究與應用現狀
1.1 關鍵字競價的基本概念
1.1.1 網絡廣告
1.1.2 關鍵字營銷
1.2 關鍵字競價的市場現狀
1.3 關鍵字競價的研究動態
1.3.1 GSP機制的特性分析
1.3.2 競價機制設計與優化
1.3.3 廣告主策略優化
1.3.4 點擊欺詐行為特性

第2章 關鍵字競價機制分析與設計
2.1 關鍵字競價與GSP機制
2.1.1 關鍵字競價的基本設定
2.1.2 廣告主效用
2.1.3 基本競價模型
2.1.4 GSP機制
2.2 關鍵字競價的線性機制分析與設計
2.2.1 線性機制
2.2.2 線性機制的均衡及特性
2.2.3 最優線性關鍵字競價機制設計
2.3 關鍵字競價的計算機制設計
2.3.1 計算機制設計研究現狀
2.3.2 基于協同演化仿真的計算機制設計

第3章 投標策略的均衡分析
3.1 GSP機制的純策略Nash均衡
3.2 GSP機制的精煉均衡
3.2.1 對稱Nash均衡
3.2.2 無風險對稱Nash均衡(RfSNE)
3.2.3 局部無嫉妒均衡
3.2.4 上限均衡
3.3 GSP投標策略的穩定性分析
3.3.1 非均衡策略的穩定性
3.3.2 均衡策略的穩定性
3.3.3 均衡投標策略的演化穩定性

第4章 跨搜索引擎預算分配策略
4.1 關鍵字競價預算分配概述
4.2 預算分配框架、三層模型及總體設計
4.3 跨搜索引擎預算分配優化策略
4.3.1 橫向預算分配模型
4.3.2 實驗分析和驗證
4.4 分時段預算分配優化策略
4.4.1 分時段預算分配模型
4.4.2 實驗分析和驗證
4.5 實時預算調整優化策略
4.5.1 實時預算調整模型
4.5.2 實驗分析和驗證

第5章 關鍵字廣告的點擊欺詐研究
5.1 點擊欺詐的表現形式
5.1.1 按點擊付費廣告
5.1.2 點擊欺詐的定義
5.1.3 點擊欺詐問題
5.2 點擊欺詐的經濟性質
5.2.1 發佈者膨脹性欺詐
5.2.2 廣告主競爭性欺詐
5.2.3 點擊欺詐行為經濟分析
5.2.4 基于機制設計的點擊欺詐預防
5.3 點擊欺詐的計算實驗研究
5.3.1 點擊欺詐計算實驗的參與者建模
5.3.2 網絡廣告計算研究及實驗系統
5.3.3 面向點擊欺詐的計算實驗
5.4 點擊欺詐檢測
5.4.1 針對特定類型欺詐點擊的檢測
5.4.2 基于外部數據的檢測方法
5.4.3 基于半監督異常檢測的欺詐點擊檢測

第6章 基于ACP架構的關鍵字競價平行系統
6.1 關鍵字競價計算實驗研究現狀
6.2 關鍵字競價平行系統基本框架
6.2.1 研究框架
6.2.2 智能體建模
6.2.3 計算實驗方法
6.2.4 平行執行
6.3 關鍵字競價平行系統的科學意義與應用價值
6.3.1 平行系統的科學意義
6.3.2 平行系統的應用價值

第7章 關鍵字競價的實驗場景設計
7.1 實驗場景設計方法
7.1.1 人工搜索用戶
7.1.2 搜索引擎
7.1.3 廣告主
7.2 關鍵字競價機制設計實驗場景
7.3 關鍵字競價策略優化實驗場景
7.3.1 子場景1:投標價優化
7.3.2 子場景2:投標策略優化
7.3.3 子場景3:預算分配策略優化
7.4 點擊欺詐監測實驗場景

第8章 關鍵字競價ACP實驗平臺
8.1 實驗平臺的設計思想
8.2 實驗平臺的主要功能
8.3 實驗平臺的運行機制
8.3.1 實驗配置方法
8.3.2 實驗管理方法
8.3.3 實驗運行流程
8.4 基于實驗平臺的典型案例分析
8.4.1 實驗設置
8.4.2 實驗結果與分析
參考文獻
索引

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