A08 · 广告候选索引与约束匹配
先修：公用31–34；A07。
证据类型：明确构造机制实验（非真实广告日志）。本章不声称工业系统复现或线上收益。
学习顺序：先预测 → 只改一个变量 → 运行 → 解释结果。
问题与输入输出契约
为每个关键词构造倒排集合，查询词间OR并集；然后与地域、活动启用、正预算AND相交。top-k只可在合格候选中做。逐个广告暴力扫描是本例oracle，用以核验倒排结果。向量相似度即使高也不能越过资格约束。预算在候选后仍可能变化，出价或扣费前必须复查。
运行前预测：本章只改变的变量会使哪一项结果变化？哪些不变量必须保持？
PYTHON · 01
from pathlib import Path
import sys
root=Path.cwd()
if not (root/'reclab').exists(): root=root.parent
if str(root) not in sys.path: sys.path.insert(0,str(root))
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from reclab import ads_curriculum as ac运行单变量对照
输入是源码中可见的小型构造数据，输出单位和约束按上文定义。运行断言核验数学与账本。
PYTHON · 02
for query in ('跑鞋','运动 旅行','未知'):
for region in ('上海','北京'):
print(query,region,[a['id'] for a in ac.candidates(query,region)])
assert len(ac.candidates(topk=1))==1
assert ac.candidates(query='旅行')==[]
import inspect
print(inspect.getsource(ac.candidates))Notebook 保存的输出 · 本页未执行
跑鞋 上海 ['a', 'b']
跑鞋 北京 ['b']
运动 旅行 上海 ['a']
运动 旅行 北京 []
未知 上海 []
未知 北京 []
def candidates(query='跑鞋', region='上海', topk=3):
ads=inventory(); index={}
for a in ads:
for key in a['keywords']: index.setdefault(key,set()).add(a['id'])
tokens=set(query.split()); recalled=set().union(*(index.get(t,set()) for t in tokens))
eligible=[a for a in ads if a['id'] in recalled and region in a['regions'] and a['active'] and a['budget']>0]
oracle=[a for a in ads if tokens & a['keywords'] and region in a['regions'] and a['active'] and a['budget']>0]
assert {a['id'] for a in eligible}=={a['id'] for a in oracle}
return sorted(eligible,key=lambda a:(-a['quality']*a['bid'],a['id']))[:topk]
解释与局限
多词OR不能误写成所有条件都OR。d有旅行关键词但预算0、地域也不合，必须排除。检索结果数量小于k是正常资格结果，不能为填满广告位放松硬条件。
查看源码，再做练习
把词间OR改成AND，用暴力oracle验证；模拟活动在检索后暂停，确认扣费不会继续。
PYTHON · 03
import inspect
print(inspect.getsource(ac.candidates))Notebook 保存的输出 · 本页未执行
def candidates(query='跑鞋', region='上海', topk=3):
ads=inventory(); index={}
for a in ads:
for key in a['keywords']: index.setdefault(key,set()).add(a['id'])
tokens=set(query.split()); recalled=set().union(*(index.get(t,set()) for t in tokens))
eligible=[a for a in ads if a['id'] in recalled and region in a['regions'] and a['active'] and a['budget']>0]
oracle=[a for a in ads if tokens & a['keywords'] and region in a['regions'] and a['active'] and a['budget']>0]
assert {a['id'] for a in eligible}=={a['id'] for a in oracle}
return sorted(eligible,key=lambda a:(-a['quality']*a['bid'],a['id']))[:topk]
来源与下一步
A-LIU定向/竞价目录；候选约束索引是Lab自编展开。这是Lab自行设计的小实验，不复制讲义全文。
GitHub中文单章 · 作者RTB讲义。中文PPT不是现代广告工程全套课；不将历史平台机制描述当作当前市场事实。
完成练习后回到广告学习路径，继续下一语义单元。