CTR

1/2ページ

深入FFM原理與實踐(轉載美團點評的文章,準備自己實現一遍FFM)

FM和FFM模型是最近幾年提出的模型,憑藉其在資料量比較大並且特徵稀疏的情況下,仍然能夠得到優秀的效能和效果的特性,屢次在各大公司舉辦的CTR預估比賽中獲得不錯的戰績。美團點評技術團隊在搭建DSP的過程中,探索並使用了FM和FFM模型進行CTR和CVR預估,並且取得了不錯的效果。本文旨在把我們對FM […]

(觀後感)阿里媽媽首次公開自研CTR預估核心演算法MLR

1. CTR預估演算法現狀及進展   之前也看過CTR預估演算法,大部分都是LR、FM、FFM、GBDT互相堆疊,在現實中看到還有先利用LR做多維embedding,然後再加上影象CNN特徵再做LR。LR主要的難點是特徵離散化後特徵維度特別高,實習時看到的分散式最多支援1E多特徵,實際使用特徵維度大 […]

程式化廣告交易中的點選率預估 CRT

程式化廣告交易中的點選率預估 指標 廣告點選率預估是程式化廣告交易框架的非常重要的元件,點選率預估主要有兩個層次的指標: 1. 排序指標。排序指標是最基本的指標,它決定了我們有沒有能力把最合適的廣告找出來去呈現給最合適的使用者。這個是變現的基礎,從技術上,我們用AUC來度量。 2. 數值指標。數值指 […]

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 […]

CTR預估模型淺談

導言:一般是從離線資料中學習得到,離線資料是儲存在Hive中的,通過機器學習演算法將Hive中的資料進行分析,得到一個pCtr模型; 對於線上工程而言,實現一個通過配置把離線模型載入進去的線上部分,的確沒什麼工作量,幾行程式碼;但,要實現一個真正強的線上部分,都要幾周時間完成; 一、離線部分 粗糙版 […]