Con el rápido desarrollo de la industria global de publicidad en línea, nació la publicidad computacional. Como un modelo publicitario que combina tecnología y cálculo con la toma de decisiones de publicidad en línea, se basa en una solicitud de publicidad dada, tiene en cuenta el contexto publicitario y las características del usuario, selecciona la mejor coincidencia de la biblioteca publicitaria potencial a través del cálculo, y luego ejecuta la entrega de anuncios a las audiencias objetivo. Este artículo tiene como objetivo comenzar desde el nivel técnico de big data, colocar con precisión anuncios en línea y evaluar los efectos de la publicidad. Se utilizan el método de recopilación de muestras y el método de análisis estadístico para recopilar muestras y establecer un sistema de transmisión de datos basado en BD-MQ. Los resultados experimentales de la investigación muestran que casi no hay beneficios en el estudio del tiempo de publicidad entre las 4 y las 8 de la tarde, y los usuarios que vieron a las 16 horas alcanzaron el 34,7%, de 18 a 20 horas llegaron al 68,7%, de 20 a 22 horas alcanzaron el 80,1% del pico, y de 22 a 24 horas volvieron al 40,2%. En comparación con el sistema de transmisión de datos basado en ActiveMQ, el sistema de transmisión de datos basado en BD_MQ diseñado en la tesis tiene una ventaja de velocidad de aproximadamente del 5% al 10%, y el cambio en la tasa de transmisión para un solo dato con diferentes tamaños es más estable. Cuanto mayor sea la cantidad total de datos transmitidos, mayor será la tasa promedio; cuanto mayor sea el paquete de datos único, mayor será la tasa promedio. Cuando el tamaño de un paquete de datos único es de alrededor de 100 kB, la tasa de transmisión alcanza el máximo. La investigación sobre la colocación precisa y la evaluación del efecto de la publicidad en línea ha sido completada con éxito.
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