。 2.使用场景 　　GBDT+LR 使用最广泛的场景是 CTR 点击率预估，即预测当给用户推送的广告会 ...

1GBDT和LR融合 LR模型是线性的，处理能力有限，所以要想处理大规模问题，需要大量人力进行特征工程，组合相似的特征，例如user和Ad维度的特征进行组合。 GDBT天然适合做特征提取，因为GBDT由回归树组成所以， 每棵回归树就是天然的有区分性的特征 ...

计算广告领域中数据特点： 1 正负样本不平衡 2 大量id类特征，高维,多领域(一个类别型特征就是一个field，比如上面的Weekday、Gender、City这是三个field)，稀疏 在电商领域，CTR预估模型的原始特征数据通常包括多个类别，比如[Weekday ...

传统CTR预估模型包括：LR、FM、GBDT等，其优点是：可解释性强、训练和部署方便、便于在线学习。 （一）CTR预估 1.在cost-per-click：CPC广告中广告主按点击付费。为了最大化平台收入和用户体验，广告平台必须预测广告的CTR，称作predict CTR：pCTR ...

本文介绍CTR相关基础知识。 一、广告投放系统 　　 　　广告系统包含多个子系统。除了上图所示的广告投放系统外，还包含商业系统（广告库的获得），统计系统（点击展示日志的获得）等。 　　广告投放系统主要是面向用户的，交互逻辑就是用户请求一个网页之后，会想检索系统请求广告，然后检索系统从广告库 ...

项目介绍 View Code 1. CTR预估的流程 数据 -》 预处理 -》特征抽取 -》模型训练 -》后处理 特征决定了达到好的评价指标的上限，模型决定了接近这个上限的程度。 2. 数据预处理 label匹配：展示日志和点击日志做一个join ...

接着广告模型初探（二），这篇咱们主要聊聊广告预估模型集大成者DNN派系。 0.DNN模型 DNN网络结构 模型结构较为简单，不再赘述。重点关注一下Embedding部分，和NLP里面的Embedding层类似，在广告模型中Embedding层会对不同类型的特征进行 ...

原文：http://www.52cs.org/?p=1046 闲聊DNN CTR预估模型 Written by b manongb 作者：Kintocai， 北京大学硕士， 现就职于腾讯。 伦敦大学张伟楠博士在携程深度学习Meetup[1]上分享了Talk《Deep ...