原文:推荐系统 - CTR预估

Click Through Rate Estimation for Rare Events in Online Advertising 问题描述 互联网广告有多种形式,包括展示广告 竞价排名 上下文广告。对于按点击付费的广告,一个很重要的指标就是广告点击率 用户点击的次数 Click 展示的次数 Impression 。本文主要讨论的是上下文广告的点击率预估问题。即,给定一个网页 page 和一个 ...

2018-05-13 16:49 0 2546 推荐指数:

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推荐系统CTR预估-PNN模型解析

原论文:Product-based Neural Networks for User Response Prediction :2016 https://arxiv.org/pdf/1611.001 ...

Thu Jul 04 05:35:00 CST 2019 2 1255
推荐系统(7)—— CTR 预估算法综述

1、Factorization Machines(FM)   FM主要目标是:解决大规模稀疏数据下的特征组合问题。根据paper的描述,FM有一下三个优点: 可以在非常稀疏的数据中进行合理的 ...

Thu May 13 21:38:00 CST 2021 0 2604
(读论文)推荐系统ctr预估-NFM模型解析

本系列的第六篇,一起读论文~ 本人才疏学浅,不足之处欢迎大家指出和交流。 今天要分享的是另一个Deep模型NFM(串行结构)。NFM也是用FM+DNN来对问题建模的,相比于之前提到的Wide&am ...

Tue Jul 30 17:22:00 CST 2019 0 1201
推荐系统——FFM模型点击率CTR预估(代码,数据流动详细过程)

前言:主要记录,在推荐系统利用FFM模型,进行CTR预估的时候,离散化特征需要嵌入,field之间的特征交叉是怎么计算的?记录了数据流动的每一个过程。 FMM是在FM的基础上改进的,理论部分未作过多解释。(内容有不足之处,请大家指正批评) 参考:github:pytorch-fm 一、公式 ...

Mon May 04 22:26:00 CST 2020 0 958
(读论文)推荐系统ctr预估-Wide&Deep模型解析

在读了FM和FNN/PNN的论文后,来学习一下16年的一篇Google的论文,文章将传统的LR和DNN组合构成一个wide&deep模型(并行结构),既保留了LR的拟合能力,又具有DNN的泛化 ...

Fri Jul 26 04:15:00 CST 2019 0 667
CTR预估(1)--CTR基础

1、评价指标体系   1)logloss:评价点击率预测的准确性   计算公式:      对于ctr计算来说:      最后化简可以成为:      最后的计算代码:      这样的计算代码中在使用log计算时pctr[i]中的必须判断是否为0,否则出现无穷的情况 ...

Thu Feb 16 22:16:00 CST 2017 0 2925
 
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