最近在学习计算广告学，一个互联网广告行业催生出来的新兴学科，斯坦福大学已经推出了计算广告学的课程，本文下面有公开课的链接。
一、综述
1.由来
互联网行业的发展，广告由线下搬到了线上，而线上广告与用户的交互与线下有很大的不同，怎么样让互联网广告更加有效，就是计算广告学这门学科研究的内容。
2.参与方
在互联网广告整个生命周期中，一般会有四个参与方，这里引用微软一篇文章里面的图：
- 需求方(Demand): 图中的广告主，可以是广告主(advertiser),也可以是代表广告主利益的代理商(agency)
- 供给方(Supply): 图中的网页出版商，一般指互联网媒体，有流量的且可以提供广告位的媒体方。
- 受众(Audience)：图中的网络用户，就是广告面向的用户
- 广告平台：这个在下一节详细讲
3.广告分类
引用刘鹏计算广告学：
品牌广告(Brand Awareness): 希望借助媒体的力量来快速接触大量用户,以达到宣传品牌形象,提升中长期购买率与利润空间的目的。
效果广告(Direct Response): 希望能利用广告手段马上带来大量的购买行为。
二、广告平台
在互联网广告这个生态系统中，需求方、供给方、受众是比较容易理解，需求方和线下广告的没有区别，就是广告主或者代理商，它是广告的买方也是广告效果的最终受益者，供给方就是有流量且可以提供广告位的媒体，受众就是最终用户。
广告平台主要有三类，需求方平台(Demand Side Platform, DSP)、供应方平台（Sell-Side Platform，SSP）和广告交易平台(Ad Exchange)。
1.广告交易平台(Ad Exchange)
引用刘鹏计算广告学：
提供广告主自行选择流量和在每次展示上独立定价的功能。这样的功能，必然要求竞价这一过程在每次展示时实时进行，也就是实时竞价(Real Time Bidding, RTB)。RTB的产生，使得广告市场向着透明的比价平台的方向发展，这样的平台就是广告交易平台(Ad Exchange)，其主要特征即是用RTB的方式实时得到广告候选，并按照其出价简单完成投放决策。
广告交易平台通常应该是一个中立的平台，它汇集了大量媒体（供给方）的流量，让需求方以实时竞价的方式来购买广告位。
2.需求方平台（DSP）
引用刘鹏计算广告学：
DSP的系统广告投放的决策流程为：DSP服务器通过RTBS接口拿到广告请求，然后经过与广告网络类似的决策步骤，包括检索和eCPM排序，找到价值最高的广告，并将报价返回给Ad Exchange。与广告网络相比，DSP的广告决策过程有一些难点：一是在eCPM估计时，除了估计CTR，还要估计点击价值，并且由于出价的要求，这一估计要尽可能准确；二是由于DSP是完全面向广告主的产品，广告主量的需求也需要满足，因此还要考虑在线分配的策略。DSP与其它广告产品的相比，多了定制化用户划分功能，即图中的Customized Audience Segmentation部分。这部分通常的方式是在广告主网站上布DSP域名的代码，收集到用户行为并进行离线加工分析，再将加工出的标签用于广告投放。
DSP代表需求方的利益，它的核心是广告与用户的准确匹配以及预估点击价值。
3.供应方平台（SSP）
SSP代表供给方（媒体）的利益，它有流量、广告位和广告库，通过人工和算法调节达到利益最大化，举个例子，我有一个媒体A，有广告位1、2，接入了广告主甲、乙、丙，按CPC结算，甲和乙的受众是男性，丙的受众是女性，那如果我发现流量用户的属性是男性，那么广告位肯定要展现甲和乙的广告，而不展现丙，这是一个最简单的受众定向来达到用户点击率最大化。
4.DSP与SSP关系
三、广告系统技术架构
TODO
四、本文参考
刘鹏的计算广告学
http://dirlt.com/computational-advertising.html
http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=321007#/courseMain
方兴未艾的计算广告学
http://www.vision-computing.org/userfiles/file/2013-4//20134221848115974.pdf
斯坦福大学的计算广告学公开课
http://www.stanford.edu/class/msande239/
雅虎的相关研究论文
http://research.yahoo.com/Computational_Advertising