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 […]
ctr技術
CTR預估中GBDT與LR融合方案
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 […]
- 2018.07.15
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ctr預估之特徵工程
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 […]
CTR預估的幾種方式
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 […]
- 2018.07.15
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CTR預估演算法小結
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 […]
CTR預估演算法之FM, FFM, DeepFM及實踐
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 […]
[CTR]CTR之fm以及ffm
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 […]