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TikTok直播监控和广告推荐系统的设计与实现

TikTok直播监控和广告推荐系统的设计与实现

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作者：许心锞北京交通大学

学位级别：硕士

随着短视频、直播的崛起,年轻消费群体获取产品信息的渠道正发生翻天覆地的变化,基于短视频平台的内容电商正在重构消费者与品牌商家的连接,传统电商面临着前所未有的挑战。TikTok直播业务发展趋势迅猛,用户观看直播并在直播中购买商品... 详细信息

随着短视频、直播的崛起,年轻消费群体获取产品信息的渠道正发生翻天覆地的变化,基于短视频平台的内容电商正在重构消费者与品牌商家的连接,传统电商面临着前所未有的挑战。TikTok直播业务发展趋势迅猛,用户观看直播并在直播中购买商品已成为新的潮流。但是在TikTok上投放广告需要通过国内代理商完成,对于想要进行商品投放的用户来说,选择什么样的主播进行带货十分困难,目前没有一个很好的产品可以对某场直播进行复盘并分析商品成交数据、热门博主数据以及热卖品类等数据,由于短视频平台用户基数较大,在广告推荐效果上很容易出现广告推荐效率低、广告转化率低等问题,这就需要结合智能推荐算法,根据用户历史记录信息,发现用户偏好,实现广告的智能推荐。基于此情况,本文以TikTok直播业务为背景,进行TikTok直播监控和广告推荐系统的设计与实现。本文首先介绍了项目诞生背景,与国内外相似行业进行了比较,类似系统的发展现状,明确了项目的侧重点和必要性。然后描述了项目涉及的理论技术和系统框架,对本系统进行了详细的需求分析,概要设计和详细设计,整个系统分为用户管理功能、直播监控功能、后台管理功能以及广告推荐功能。在研发过程中,本项目采用客户机-负载均衡器-中间服务器-应用服务器-数据库框架,使用Thrift框架实现分布式系统远程调用,以Kafka作为消息中间件实现生产者消费者模式,采用My SQL作为存储介质,Redis作为缓存提高系统响应数据速率。在开发完成以后,针对每个功能设计测试用例,借助压力测试工具对系统进行了性能测试,确保系统在实际用户使用情况下能稳定运行。本文设计的TikTok直播监控和广告推荐系统上线使用以来,一直稳定运行,基本上可以满足业务需求,为用户提供了一个开户注册、直播数据复盘以及广告推荐的平台。

关键词：直播监控推荐算法电商业务

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