高考不分文理了,报考广告学的学生不用纠结了 @广告门
高考不分文理了,报考广告学的学生不用纠结了
大好事！大快所有人心的大好事！高考改革实施意见4日发布。高中将不分文理，高考成绩由两部分组成。一部分是全国统考的语、数、外3科，150分不变。外语提供两次考试机会。另一部分是高中学业水平成绩。包括政、史、地、物、化、生等14个科目，&学完即考&、&一门一清&。
别的专业如何反应，不得而知，反正想报考广告学专业的学生不用再纠结了。虽然被划归到新闻传播学一级学科下，但是很多大学仍然将其视为商学院不可分割的一部分，或者归类于设计学方向。其实，广告学专业的学生才知道，读书的时候既要用到文科的知识（文案写作），也要用到理科的学问（数理统计），连艺术方面的门道也得会上一些。广告学本身的跨学科特质，让很多文科生或理科生&傻傻分不清楚&。
现在好了，文理不分家，也就不存在文科生和理科生的区别，大家都可以来就读广告学专业。虽然中国这么多广告人，没有听说哪个著名的广告人毕业于广告学专业的。反而很多跨行入职的广告人，做的风生水起。其实，别说中国。美国的广告学专业同样如此。阿伦斯的《当代广告学》，作为知识普及读物读一读还可以，捧着它入行，等着当赵括吧。
Anyway，&天下分久必合，合久必分&，文理合一总是一件好事，让报考广告专业的学生笑了又笑，笑个够。
一直以来我就觉着广告学不是文科生的专利，就好像一则广告，有个很明确的逻辑性就会更有说服力，这是理科生擅长的；数据统计，筛选创意这也是理科生擅长的。
除了第一段
其他的都没看懂
取消文理分科
跟广告学专业有什么关系
说的很对，很多理科生喜欢也是报不了啊
当年理科生的我就是读了文学的广告学啊
我们这些人都毕业N年了，跟我们有关系？
跟你没关系，跟你孩子有关系
这是生生往一块扯的节奏啊
广告公司。。。啥时候也管专业学历了？有关系么？继续扯！
楼上给32个赞
我高考理科，可以报考广告学专业。
广告学专业的毕业生被授予文学学士学位。
所以不管是否分文理，本来也不纠结
对咯，确实，我也同样啊
纠结了很久&&广告学专业毕业的文学学士
真的笑，笑出声
也是挺扯淡的。。。
当年要是理科生不能报广告就好了，那俺现在就是拿着高薪的地产精英了。
真理了，当年理科怎么能让报广告学呢！！不让的话，现在也不是广告民工了
理科生本来就能报广告学专业，好吗~
理科生本来就能报广告学专业，好吗~
事件营销，有点硬了
跑到这网站还用个人照片做头像也是酷炫。约么？
广告学本来就是文理兼收的好吗！！！
如果不是归类于艺术专业就更完美了。
我就是名副其实的理科生广告专业。。。。
广告门有品质感可言吗？？这种文章？？意义在哪里？
广告门你是不是该考虑换换这么写稿子的了？再这样继续脑残下去你不换阿拉就换你啦
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拉格朗日会产生一个对偶函数，对偶函数是对L求它的下确界（或者说最小值），对x求最小值，就将x消掉。&
对偶问题是在lamda和mu上求它的最小值。
&&&&&& 这个方法的几何意义是比较清楚的，下图来自于。
目标函数是f(x,y)的最小值，它的等高线是图中的两个圈f(x,y)=d&1和f(x,y)=d2，Constrain是g(x,y)=c。思考一下即可以得出，要满足g(x,y)=c的约束，f(x,y)最小值一定是在曲线与等高线相切的位置，找相切的问题就是找下确界，一般用导数等于0的方式找。
&&&&&& 在凸优化情形下KKT条件是一定满足的，而非凸优化也可能会满足KKT条件。
在线随机分配算法
&&&&&& 如前面所讲，把原问题中的Supply Constrain和Demand Constrain用拉格朗日方法得到一个对偶问题，对每一个a产生一个Betaa，对每一个i产生一个zi，去解这样一个对偶问题，Betaa和zi就对应Supply Constrain和Demand Constrain。
&&&&&& 具体的算法步骤如下：
?&&&&& 对每个a, 初始化对偶变量βa为0
?&&&&& 当展示i在线到达时, 将其分配给a’以最大化μ&ia – βa
?&&&&& 令xia’= 1. 如果a’已经得到Ca’次展示, 令i为使得此值最小的展示, 令xia’= 0
?&&&&& 在对偶问题中, 令zi=μia’-βa’ , 并按照一定规则更新βa’ , 不同更新规则对应了不同的算法
通过这种方式，它构造出一种在线随机分配的算法，对每个at初始化对偶变量Betaa为0，我们可以认为Betaa的物理意义是这个广告a已经收获的点击量，比如要优化一个广告商的点击数，他已经收获的Impression里有多少点击。当每次展示i到达时，要分配某个广告a的物理意义是很直接的，分配的准则是这次展示i对广告a的点击率减去它收获的平均点击率Betaa，选择差值最大的a，意义就是选择这次展示会给广告最大提升的广告。问题的关键是每一步如何去更新Betaa，不同的Betaa对应了不同的在线分配算法，这些算法研究关注点是：在线分配的算法与离线分配的算法相比，在线分配的算法不要比离线分配的算法差的太远，尽可能接近，离线分配算法是指将一天的展示收集后批量分析的方式。
Betaa更新策略
对每个a, βa是分配给a的前Ca个高权重展示中最低的权重, 也即a接受一个新的展示需要抛弃的权重
1/2 competitive
Uniform Weighting
对每个a, βa是分配给a的前Ca个高权重展示的权重的算术平均. 如果分配给a的展示少于Ca个, βa是这些展示总权重与Ca的比.
1/2 competitive
Exponential Weighting
对每个a, βa是分配给a的前Ca个高权重展示的权重的指数加权。即：设μ1 ≤ μ2≤ …≤ μCa，则：
当Ca对每个a 都充分大时为(1 ? 1/e) competitive
&&&&&& 请大家对上面算法的公式不必太认真，因为这些讨论主要是理论的讨论。它们主要是解决对流量没有任何先验知识的情况下，通过一定的策略，可以达到最优的程度，但这和真实的问题差别比较大，因为实际情况中，我们一定对流量是有一定的预知能力的，比如，流量有会有多少，男性用户比例如何等等。前面的讨论是在没有流量预测做指导的情况下的处理，而实际中是一定有流量预测做指导的。另一方面，最重要的一点，在线决策时是要避免存储xia，前面的讨论中，广告主a需要Ca次展示，哪些展示分配给了广告主a都要保存下来，这样空间复杂度很高，这种方法似乎实现不了，只是理论性的讨论。
流量预测指导下的GD在线分配
&&&&&& 下面要讲的算法是High Water Mark算法，是Yahoo!实际系统中用的方法，它分两个阶段，离线计划阶段和在线分配阶段。
离线计划：
l令每个人群维度组合k的剩余supply(rk)等于预测量(sk)：rk = sk。
l对于每个合约j，按照分配优先级对每个a：
l解下式得到其serving rate αa:&
如果无解，则令αa=1。
l对Γ(a)中的每个k, 令rk = rk – min{rk, skαa}
在线阶段：
l对在线到来的某个impression, A = {a1, a2, …, a|A|}为按照分配优先级排序的所有满足要求的广告
l按照A中的每个广告的serving rate随机分配其展示机会。
这种算法的好处是各个它是一个概率的算法，各个ad server之间可以没有通信，每个广告只需要保存αa，而前面的算法每一个Impression到达都要更新βa，换言之，serving是有状态的，每次impression都要改变状态。线上有很多ad server，要同步它们的状态是比较麻烦的。而HWM因为它是离线分析的，所以它需要尽快更新alphaa，在几个小时更新alphaa。HWM在算法角度上不如前面的算法完美，它是一个简化的版本，但它在工程中比较实用。
Yahoo! GD广告
&&&&&& Yahoo! Advertising Solutions首要运行的是GD广告，GD市场广告主数据为几千，年收入为Boillion量级。GD无法分配的流量转接到NGD（non-guaranteed delivery，即Rightmedia exchange）。
&&&&&& 它是通过compact allocation plan完成线上决策，提供下列受众定向：地域，人口属性，行为（较为粗浅，常用的仅有几十个分类）。合约式销售中，品牌广告主对曝光往往有独占要求，这与竞价广告系统完全不同，比如京东，在投品牌广告的时候，合约里会签定不能出类似的电商广告，比如苏宁易购的广告。
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历史上的今天
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blogTitle:'计算广告学-合约广告系统-在线分配问题',
blogAbstract:' \r\n合约广告系统\r\n原作者：刘鹏 '
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