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🗣 Wd提问: LBS广告投放源码

🤖 Ai回答:
LBS（基于位置的服务）广告投放系统涉及多个技术模块，以下是一个简化的技术实现框架和核心代码逻辑示例。实际商业系统通常更复杂，但以下内容可作为开发参考：

核心模块
1、位置数据获取（用户实时位置）
2、地理围栏匹配（Geo-Fencing）
3、广告库存管理（Ad Inventory）
4、实时竞价引擎（RTB, Optional）
5、投放决策与日志

示例代码框架 (Python伪代码)

1、位置数据处理 (AP/Web SDK)
python
移动端SDK位置上报 (简化版)
def report_location(user_id, lat, lng):
数据清洗与校验
if validate_coordinates(lat, lng):
redis_client.geoadd(user_locations, (lng, lat, user_id))

2、地理围栏匹配 (Redis GEO)
python
检查用户是否进入广告围栏
def check_geo_fence(user_id):
获取用户位置
user_pos = redis_client.geopos(user_locations, user_id)

查询周边1km内的广告围栏
nearby_ads = redis_client.georadius(
ad_fences,
user_pos[0], user_pos[1], 1, unit=km
)

return nearby_ads 返回匹配的广告ID列表

3、广告匹配算法
python
def select_ad(user_id, ad_candidates):
根据用户画像+围栏权重排序
user_profile = getUserProfile(user_id)
scored_ads = []

for ad_id in ad_candidates:
ad_data = getAdData(ad_id)
score = calculate_score(ad_data, user_profile) 权重算法
scored_ads.append((ad_id, score))

选择最高分广告
selected_ad = max(scored_ads, key=lambda x: x[1])
return selected_ad[0]

4、实时投放决策 (API端点)
python
广告请求入口 (Web API)
@app.route(/ad_request)
def ad_request():
user_id = request.args.get(user_id)
ad_candidates = check_geo_fence(user_id)

if ad_candidates:
ad_id = select_ad(user_id, ad_candidates)
ad_content = getAdCreative(ad_id)
log_impression(user_id, ad_id) 记录曝光
return jsonify(ad_content)
else:
return serve_generic_ad() 默认广告

关键优化点
1、位置索引加速
使用Redis GEO或MongoDB地理索引
网格化分区（Geohash）

2、围栏匹配优化
python
使用Geohash预处理
import geohash
user_geohash = geohash.encode(lat, lng, precision=6)
matching_ads = ads_index.get(user_geohash[:4]) 前缀匹配

3、隐私合规
GDPR/CCPA位置数据处理
位置模糊化（降低精度）

生产级组件
| 模块 | 技术选型 |

| 位置存储 | Redis GEO / PostGIS |
| 实时决策 | Golang/Java (低延迟) |
| 日志系统 | Kafka + Flink + BigQuery |
| 围栏管理后台 | GeoJSON地图编辑器 |

完整系统架构

用户设备 → 位置上报 → 实时处理引擎 → 地理围栏匹配 → 广告决策 → 返回创意
↓ ↓
(位置存储) (围栏元数据)
↓ ↓
日志分析 → 效果归因 → 优化算法

如果需要具体实现细节（如Redis GEO操作、Geohash工具等），可告知具体方向进一步展开。商业系统还需考虑竞价逻辑、频次控制等复杂功能，此示例聚焦LBS核心链路。

Ai作答

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