區塊鏈化賦能廣告行業,DIDP 團隊與深度合作伙伴在廣告行業 10 多年的技術與經驗,來解決當今廣告行業中發現的弊端與痛點。在廣告行業中進行商業模式與技術上的創新,實現"最有質量,指標,高效,真實,透明的廣告生態系統"讓 b 端商家,廣告發行商,使用者三方受益。
1. 更加高效的廣告投放演演算法
除了傳統的線上廣告使用的大資料演演算法外,區塊鏈技術還為分配效率最佳化帶來了新的改進空間.受通證經濟的激勵,使用者可以共用個人行為和替代資料,以幫助進一步提高資料質量.在保護版權的壓縮下,資料共用有助於提高廣告投放的準確性.大資料系統和 ai 演演算法結合了 sdk 收集的資料,使用者共用的資料和區塊鏈上共用的資料,以計算出具有最高 roi 和最佳使用者體驗的最佳交付計劃。
2. lstm(長短期記憶網路)神經網路防作弊機制
除了經過驗證的資料清理和作弊檢測演演算法外,DIDP 區塊鏈還跟蹤區塊鏈鏈的廣告發布和展示過程.資料透明性確保了收入計算和分配的一致性,從而消除了廣告供應鏈中容易被欺騙的連結。
DIDP 廣告系統提供了有用的資料清除和欺詐檢測的成熟演演算法,並具有最佳化引數的訓練模型。使用者端資料(透過錢包和瀏覽器擴充套件收集),釋出者資料和平臺收集的資料結合在一起以進行交叉驗證。
為了更好地識別欺詐性廣告流量和惡意二進位制,我們將使用長短期記憶(LSTM)並使用歷史惡意行為資料來訓練模型.在第一階段,我們將使用 TensorFlow 進行離線模型訓練,並透過 REST 風格的 API 提供反作弊服務。透過技術的進步,將提供實時培訓和服務。
遞迴歸神經網路(rnn)對短期輸入非常敏感。但是,在廣告行業中,歷史作弊資料具有同等的諮詢價值。lstm網路在 rnn 之上新增了狀態單元,並更好地利用了替代的時序資料。lstm 將 3 個門新增到神經單元,一個輸入門,一個輸出門和一個忘記門。輸入必須透過輸入門才能被記錄在"儲存器"中。輸出門決定是否可以讀取"記憶體"中的值。忘記門決定是否記住的值將被保留。
3. 去中心化分類賬本增加資訊透明
百度和微博等巨頭採用"圍牆"模式,都限制了資料訪問。代理人和其他中間人之間形成了複雜的利益關係,這種複雜性使 b 端商戶對其他廣告服務商失去了信心。解決這種不信任的關鍵是減少中間環節並增加透明度。DIDP 區塊鏈鏈允許釋出者在區塊鏈鏈上註冊其身份併發布可出售的廣告位置。廣告商選擇職位和釋出計劃,並使用智慧合約符號購買合約。價格競標規則和完整過程由多元化分類帳報表記錄。區塊鏈鏈的去中心化性質消除了信任少數方的需要。交易一旦記錄就無法更改。
交易過程中的透明度消除了傳統廣告購買中的不信任感,從而為高效的廣告經濟奠定了基礎。
4. 串聯資料孤島
資料是有效執行的廣告系統的關鍵要素。受眾分析,定位準確性,結果評估和反作弊演演算法都需要資料。在排他性競爭系統中,廣告平臺和釋出者平臺不會共用資料。資料優勢已成為行業巨頭的關鍵競爭力,因此他們再也不想與競爭對手共用任何東西。一些較小的發行商已經團結起來,組成了資料聯盟,以提高其議價能力和競爭力。已經形成了許多孤立的資料島,並且由於使用者隱私和公司利益問題而很難打破。
DIDP 區塊鏈使使用者能夠在保護其專有的同時授權使用共用資料。透過整合多個資料來源進行資料共用將導致多方共贏。
5.使用者數字身份授權
DIDP 區塊鏈可保護使用者隱私,同時提供一種驗證使用者身份並授權資訊使用的方式。在傳統的網際網路大資料行業中,資料消費者從各種管道購買資料,允許許可或不合格的資料使用已成為事實,難以證明或消除。大資料公司從使用者資料中發了大財,但幾乎從未與使用者共用任何資料。
數字身份和資料授權機制提出了一種新的可能性。使用者可以自願釋出其資料,並授權使用給受信任的各方以提高廣告質量。廣告收入的一部分將分配給資料貢獻者,以鼓勵進一步共用和更新。
使用通證獎勵使用者使他們樂於共用資料。激勵會激發共用的動力。但是除非真正解決了對資料安全性和所有權的損害,否則很難恢復使用者的抵制。
DIDP 區塊鏈允許交易方匿名和安全地共用其資料,而無需透露真實世界的身份。加密演演算法支援的安全性機制使使用者資料洩漏的可能性大大降低,並鼓勵使用者共用其資料。
6.代幣經濟與激勵
DIDP 區塊鏈的整個經濟系統以加密通證通證為中心。最終在廣告經濟中創造價值的廣告閱讀器一直被動地接收廣告,從未能夠分享任何收入,也沒有任何決策權。DIDP 區塊鏈將部分廣告預算分配給終端使用者,納入他們在經濟體系中發揮重要作用。根據瀏覽行為和動作(例如滑鼠懸停和步進)來計算使用者的收益。出版商的收益也將基於相同的指標。因此,使用者成為與廣告商和釋出商同等重要的經濟參與者,除了分享廣告收入,而且擁有更多權利。
這種機制鼓勵合理和針對性強的廣告,鼓勵使用者更多地關注廣告,而不是習慣性地忽略甚至主動阻止其。token 經濟的設計使各方面能夠以公平透明的方式分享收益,並提高廣告質量和準確性,從而大大提高整個經濟系統的價值。
釋出者和廣告商可以在 DIDP 區塊鏈上擁有經過驗證的帳戶。帳戶的信譽分數由區塊鏈維護並儲存在區塊鏈中,並由流量質量,廣告質量和內容交付速度確定。如果釋出者的伺服器經常發生故障並且無法有效釋出廣告,則其信譽評分將被替換。
如果廣告商釋出的廣告具有欺詐性,違反當地法律或引起使用者不適,則廣告客戶將失去得分。
DIDP 區塊鏈的分散式民主投票系統將其廣泛的受眾變成了行業的監管者。使用者可以判斷廣告內容的質量,報告不合格的廣告。區塊鏈系統合約提供了公平的投票機制。將因參與管理而獲得通證。
區塊鏈本身及其系統合約的引數也可以基於投票進行升級。
DIDP 的系統架構
概述
DIDP 系統包括 4 個層,即分散式賬本層,核心協議層,框架層和應用程式層。
分散式分類帳層採用解耦設計,當資料消費者業務要分析時使用者在他們感興趣的行為背後進行描述,則必須首先獲得使用者的授權。
應用程式框架層允許 dapp 與內建區塊鏈模組模組之間的互動。它提供了豐富的應用程式元件集,可滿足廣告投放,統計,反作弊,大資料分析等需求。開發人員可以開始使用 DIDP sdk 和高階 api 開發 dapp,而不必擔心過多的區塊鏈實現。
DIDP 應用程式層支援豐富的 dapp,包括但不限於廣告商的廣告購買系統,釋出商的系統以及從業務大資料派生的 bi 系統。bi 系統持續分析大資料並最佳化機器學習模型,從而為廣告商,釋出者和使用者創造更多價值。
1. 線上廣告資料處理技術
當線上廣告投放每秒超過 10 萬個數量級時,高效能廣告標準過濾和基於流量上下文的相關性檢索技術將成為一種挑戰.解決此類問題的基本思路是在檢索階段引入某種評分函式,並透過適當的資料結構和演演算法加快檢索速度。
當選擇權重為正的線性相互作用函式時,可以使用 wand 演演算法提高檢索速度,從而提高併發性和降低延遲實時實時廣告的要求。
上圖基於 wand 演演算法的搜尋過程。為該術語建立了一個反向索引連結串列。連結列表中的每個元素都包含一個廣告的 id,其中包含該術語,以陰影顯示。該演演算法保持了前 k 個最小堆。搜尋過程迭代執行以下兩個步驟。
(1) 按其最小文件 id 升冪對每個術語的反向索引連結列表進行排序
(2) 以(1)給出的升冪訪問每個項 t,將其對應的 累積到 U,直到 U 大於堆的頂部。假定此時正在訪問的術語為第 n-1 個,如果第 0 個術語的反向索引連結串列具有與第 n-1 個相同的最小文件ID,則計算如果最小文件 ID 不匹配,這意味著標題沒有機會獲勝,則我們從前 n 個術語中選擇一個反向索引連結列表,將其標題設定為第 n-1 個項,其反向索引連結串列的最小文件 ID,並跳至步驟(1)
2. 受眾群體定位技術
定向受眾是改善廣告效果的關鍵技術之一。受眾群體定位技術涉及從 3 個維度(廣告,使用者和層次)中提取變數的標籤的過程。處理後的標籤可以幫助建立廣告商的流量銷售系統,並提供具有原始特徵的演演算法模型(例如 ctr 預算,重新定位)。
特定時間段內的單個特徵)。
在時間衰減方法中,將沒有時間視窗,而是使用衰減因數β.透過將當前時間窗的值與先前的累加值相加來獲得當前特徵值 x'。
DIDP 計劃支援以下三種共識機制的自由切換:
筏
Raft 是由 Stanford 提出的一種更容易理解的一致性演演算法。DIDP 在測試網路和主網上線初始使用該協議。在RAFT 協議執行期間,DIDP 的記賬堆疊將控制在 DIDP 委員會的可控伺服器中。 在 Raft 中,每個結點會位於以下狀態中的一種:
追隨者:所有結點都以 follower 的狀態幵始。如果沒收到 leader 訊息插入變成候選人狀態候選人:會向其他結點"拉選票",如果得到大部分的票則成為 leader。這個過程就叫做領導選舉(領導選舉)
領導者:所有對系統的修改都會先行領導者。每個修改都會寫一條曰志(日誌條目)。領導者收到修改請求後的過程如下,這個過程稱為日誌複製(日誌複製):#複製日誌到所有 follower 結點(重複條目) #大部分結點響應時才提交曰志#通知所有 follower 結點日誌已提交#所有 follower 也提交日誌#現在整個系統處於一致的狀態。
當跟隨者在選舉超時時間(選舉超時)內未收到領導者的心跳訊息(附加條目),則變成候選狀態。為了避免選舉衝突,這個超時時間是一個 150〜300ms 之間的隨機數。
成為候選人的結點發起新的選舉期(選舉期)去"拉選票":
重置自己的計時器投自己一票傳送請求投票訊息
如果接收結點在新術語內沒有投過票那它就會投給此候選。並重置它自己的選舉超時時間。candidate 拉到大部分選票就會成為領導者,並定時傳送心-追加條目訊息,去重置各個 follower 的計時器。當前期限會繼續直到某個 follower 接收不到心跳併成為候選人。
筏應用場景
拜占庭將軍問題是分散式領域最複雜,最嚴格的容錯模型。但在曰常工作中使用的分散式系統面對的問題不會那麼複雜,更多的是計算機故障,或者網路通訊問題而沒法傳遞資訊,這種情況不考慮計算機之間的互相傳送惡意資訊,極大簡化了系統對容錯的要求,最主要的是達到一致性。所以 raft 最適合初期的 DIDP,因為許可證的分發,入選的廣告內容幵發者都是信任代理,共識演演算法更多的是解決計算機通訊問題。
IBFT 許可證拜占庭式容錯是一種透過代理投票來實現大規模合併參與共識的拜占庭容錯型共識機制。當DIDP 的生態滿足持幣量足夠分散和 CPi 自行承擔例程數量時> 11 時,啟動該共識協議。
TOKEN 的持有者透過投票,可以選出其所支援的記賬人。隨後由被選出的記賬人團體透過 BFT 演演算法,來達成共識並生成新的區塊鏈。IBFT 對由 N 個共識分析師組成的共識系統,提供 f = l(n-11 / 3 |的容錯能力,這種容錯能力同時,可以抵抗一般性故障和拜占庭故障,並適用於任何網路環境。DBFT 具有良好的最終極性,一個確認即最終確認,區塊鏈無法被分叉,交易也不會發生撤銷或回滾。
舊 ft 應用場景
伴隨之上的增加,除了正常的計算機故障,或者網路通訊問題等不斷的增加,之前的共識結構將面臨巨大的挑戰,透過 ibft 我們可以選擇出更專業化的記賬人,並且可以容忍忍任何的錯誤型別,記賬由多人協同完成,每一個區塊都有最終性,不會分叉,極大的保證了整個系統的穩定執行。
DPOS
dpos 演演算法中使用見證人機制(證人)解決中心化問題。總共有 n 個見證人對區塊鏈進行簽名,而這些見證人由使用區塊鏈網路的所有權投票產生。 dpos 並沒有完全消除有關信任的要求,代表整個網路對區塊鏈進行簽名的被信任主體在保護機制下確保行為正確而沒有偏見。另外,每個被 dpos 消除了交易需要等待一定數量的區塊鏈被非信任中斷驗證的時間消耗。
透過減少確認的要求,DPOS 演演算法大大提高了交易的速度。透過信任少量的誠信代理,可以刪除區塊鏈簽名過程式中不 i 必要的步驟。DPOS 的區塊鏈可以比 PoW 或 PoW 容納更多的交易數量,從而使加密數字通證的交易速度接近像簽證和萬事達卡這樣的中心化清算系統。
DIDP 治理委員會將慎重轉換 dpos 共識機制,一旦 dpos 公鏈共識啟動,記賬堆疊將完全幵放部署,生態中的非cp 參與者(如大額投資者或資深玩家)將可以共用生態激勵。在共識機制下,交易或智慧合約呼叫,都將採取一定的程式費用防止 ddos 攻擊。
dpos 應用場景
DIDP 平臺公鏈的啟動意味著全部彙總的幵放,此時網路執行速度和耗能會極具的增加,透過 dpos 共識機制可以讓進一步的去中心化,保證最佳最佳化的廣告內容幵發者超級摘要,在保證網路安全的前提下,整個網路的不斷降低,網路執行成本最低,並擁有重新確定速度。保證了鏈上系統的長久純潔性。
4 廣告資料跟蹤和查驗
廣告事件跟蹤和記錄是去中心化廣告系統的一項非常重要的功能。區塊鏈記錄重要事件並授權相關角色透明訪問,從而消除了對集中式組織的信任依賴。事件記錄為預算支出和收入分配奠定了基礎,解決了廣告供應鏈中的資料差異。
廣告事件包括印象,使用者注意互動(例如,滑鼠懸停,頁面滾動,標籤切換)和動作。DIDP使用區塊鏈技術來跟蹤,驗證和儲存廣告事件。
廣告網路中的事件數量巨大且頻率很高,要求區塊鏈和相關處理模組具有高容量。任何資料的透過對資產模型的分析,我們認為大多數資產的基本屬性和後設資料是可以分離的,區塊鏈上管理資產的基本屬性和交易資料,而後設資料是不適合放在區塊鏈上,例如,針對房屋的 MLS 服務,關於房屋的描述,圖片等資料是不適合放在區塊鏈上。而房屋的擁有者資訊,交易歷史等是非常適合放在區塊鏈上儲存的。因此,DIDP 基礎設施架構將其記錄到記錄交易資料的區塊鏈區塊鏈和存放大量資料的資料儲存陣列兩種在邏輯上相互隔離的層次結構型別。間資料是透過動態建立的 merkle-link 關聯起來。對於應用開發者而言,這種邏輯隔離和連線是透明的,並且不需要關心具體資料儲存方式。 n 個活動確認中的 m 個演示方 sdk 將印象和動作事件傳送給 n 個區塊鏈生產者。由 m 塊生產者相互確認的事件將被記錄。每個事件都包含前一個事件的雜湊,形成一個事件鏈。記錄後不能更改事件鏈。完整的事件鏈儲存在塊生產者的受信任事件儲存中,並定期檢查點進入主區塊鏈。
DIDP 經濟模型
廣告行業與經濟利益密切相關。經濟規則決定了如何激勵參與角色做出貢獻或造成傷害。良好的經濟體系應激勵積極參與和懲罰犯罪者的網路使用者,從而增加網路的整體價值。
概述
DIDP 廣告經濟中的三個重要角色是使用者,b 端商家和廣告服務商。這三個角色是廣告生態系統中的關鍵參與者,他們共用收入並互相監督。透過經濟激勵和約束,該系統提高了廣告質量,最佳化了廣告投放效率,並滿足了使用者的需求,以替代地提高了整體效率以及相關的收益。 b 端商家利用通證來放置廣告。廣告預算根據指標模型分配給釋出商和使用者。預算的一部分由 DIDP 區塊鏈鏈破壞,阻止生產者補償或社羣獎勵。
區塊生產者維護網路完整性,提供執行廣告交易和廣告系統所需的計算能力。大塊生產者從廣告預算中獲得一部分作為獎勵和補償,以支付其運營成本。
下面我們從每個角色的角度解釋通證流和廣告流。
1. B 端商家的角度
· 購買 DIDP 代幣進行廣告展示位置
· 花費 DIDP 通證可以將其轉換為廣告預算
· 選擇庫存和交貨計劃。提交廣告內容。簽訂合同並開始安置
· 廣告已交付給使用者。系統記錄印象和動作事件。
· 根據指標度量模型和演演算法,將支出預算分配給使用者和釋出者。
· 使用者可獲得的 DIDP 區塊鏈分配的額外獎勵
2. 廣告服務方的角度
· 釋出廣告排名和定價計劃
· 接受下達訂單並簽訂合同。開始交貨。
· 使用 sdk 展示廣告。系統記錄印象和動作事件。
· 根據測量模型和演演算法獲得預算支出的一部分
· 還可以獲得 DIDP 區塊鏈分配的額外獎金
3. 使用者角度
使用者將透過瀏覽廣告並與廣告互動來分享收益分配,點選廣告即視為挖礦行為。
· 下載 DIDP 錢包。註冊帳戶並在瀏覽器中繫結帳戶。
· 瀏覽廣告,點選等。
· 根據廣告互動獲得利潤。
· 還可以獲得 DIDP 區塊鏈分配的額外獎金
4. 使用者權利
DIDP 區塊鏈授予使用者權利。使用者不再是沒有任何影響力的被動收件人。他們可以指定不希望看到的廣告內容,或標記對他們有用的廣告或希望看到的內容。
內容分級會影響廣告的印象和推薦以及廣告商和釋出商的收入。劣質廣告的展示分配會降低,甚至會從系統中撤出。低質量的廣告也會影響廣告客戶的信譽。持續釋出劣質廣告的廣告客戶將受抵到 DIDP 區塊鏈的懲罰,並且在購買預算時必須支付更高的價格。
資料標籤
資料標記使使用者可以使用更具體和專業的方法標記廣告內容。帶標籤的資料為廣告系統的深度學習模組提供了更有用的訓練資料。
百度與微博和其他大型廣告公司正在招聘專門的團隊來進行內容分級和資料標記。手動評級和標記可以幫助過濾不適當的內容,還可以為推薦系統提供更多資訊,從而提高定位精度並改善使用者體驗。DIDP 區塊鏈將內容分級和資料標記的工作分配給使用者,任何使用者都可以參加。
token 經濟有利提高內容質量
使用者參與內容審查,質量等級和資料標記的使用者將因其對內容質量的貢獻而從區塊鏈獲得通證作為獎勵。釋出質量低劣的內容的廣告商將受到懲罰,例如,為廣告流量支付更高的價格。並額外付款將用於獎勵使用者。
內容分級和資料標記機制可以使使用者擁有更大的控制權,從而使他們能夠更好地控制所看到的廣告型別。使用者主動參與質量控制和資料構建,並獲得通證獎勵。
DIDP 通證
DIDP token 是在 DIDP 區塊鏈鏈上執行的一種加密通證。它是 DIDP 廣告經濟的核心。經濟系統中的各種交易都是使用 DIDP token 執行的。
· DIDP 通證使用方案包括
· 廣告商預算投資
· 出版商的利潤分配
· 使用者的利潤分配
· 阻止生產者的利潤分配
· 塊生產者權益
· 投票內容質量
· 行政投票
· 內容付款
· 付費選擇退出
· 其他增值服務
DIDP 通證基於 erc-20 標準釋出。
關於更多DIDP資訊：http://didp.info/
更多區塊鏈專案介紹：http://www.qukuaiwang.com.cn/news/xiangmu
風險提示：區塊鏈投資具有極大的風險，專案披露可能不完整或有欺騙。請在嘗試投資前確定自己承受以上風險的能力。區塊網只做專案介紹，專案真假和價值並未做任何稽覈!
