CTR演算法總結
原文連結:http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/52138713 1.常用的CTR方法 常用的ctr預測的演算法包括LR(Logistic Regression), FM(Factorization Machines), GBDT等等。像 […]
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原文連結:http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/52138713 1.常用的CTR方法 常用的ctr預測的演算法包括LR(Logistic Regression), FM(Factorization Machines), GBDT等等。像 […]
1、 背景 CTR預估(Click-Through Rate Prediction)是網際網路計算廣告中的關鍵環節,預估準確性直接影響公司廣告收入。CTR預估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是廣義線性模型,與傳統線性模型相比,LR使用了Logi […]
網際網路廣告綜述之點選率特徵工程 一.網際網路廣告特徵工程 博文《網際網路廣告綜述之點選率系統》論述了網際網路廣告的點選率系統,可以看到,其中的logistic regression模型是比較簡單而且實用的,其訓練方法雖然有多種,但目標是一致的,訓練結果對效果的影響是比較大,但是訓練方法本身,對效果 […]
1.CTR預估 CTR預估是計算廣告中最核心的演算法之一,那麼CTR預估是指什麼呢?簡單來說,CTR預估是對每次廣告的點選情況做出預測,預測使用者是點選還是不點選。具體定義可以參考 CTR. CTR預估和很多因素相關,比如歷史點選率、廣告位置、時間、使用者等。CTR預估模型就是綜合考慮各種因素、特徵 […]
1.常用的CTR方法 常用的ctr預測的演算法包括LR(Logistic Regression), FM(Factorization Machines), GBDT等等。像LR和GBDT, Spark Mllib都提供了相應的實現,另外臺灣大學的Liblinear也有一個Spark版本的LR演算法的 […]
目錄 目錄 CTR預估綜述 Factorization Machines(FM) 演算法原理 程式碼實現 Field-aware Factorization Machines(FFM) 演算法原理 程式碼實現 Deep FM 演算法原理 程式碼實現 參考文獻 CTR預估綜述 點選率(Click th […]
在CTR中對ID特徵vector化,然後求解最小loss一種常見的解決方案,如下收藏兩個比較好用的方法,fm以及ffm。其中ffm在前兩年的kaggle CTR相關比賽中,都能看到它的身影。 一、fm(Factorization Machines) 論文 http://www.csie.ntu.ed […]