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 ...
原文：阿里CTR预估：用户行为长序列建模
本文将介绍Alibaba发表在KDD 的论文 Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click Through Rate Prediction 。文章针对长序列用户行为建模的问题从线上系统和算法两方面进行改进，已经成功部署在阿里巴巴的广告系统。 使用深度学习对用户兴趣建模在离线评估阶段带来了显著提升，但是在线部署时面对大量的流 ...
2020-01-13 17:08 0 2620 推荐指数：
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CTR预估（4）--CTR特征工程
1、特征工程 模型与特征在机器学习中的关系： 特征：决定了效果的上限；模型决定了接近效果上限的程度； 数据格式： label：0/1点击或者没有点击 ur ...
[阿里DIN] 深度兴趣网络源码分析 之 如何建模用户序列
[阿里DIN] 深度兴趣网络源码分析 之 如何建模用户序列 目录 [阿里DIN] 深度兴趣网络源码分析 之 如何建模用户序列 0x00 摘要 0x01 DIN 需要什么数据 0x02 如何产生数据 2.1 基础数据 ...
CTR预估---传统模型
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 ...
log loss与ctr预估
ctr预估是工业界做推荐、广告等的基本问题，下面以熟悉的推荐场景为例，目标是提高abtest的线上指标，时长、互动和留存，反应到ctr模型的评估指标，可以是auc，logloss，ngcd等，auc反映了模型区分正负例的能力，auc提高不一定对应到线上指标提示，可能只是对item的预估分更准 ...
用户行为序列相关
转自：https://coladrill.github.io/2020/06/01/用户行为序列建模/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/138136777?utm_source=qq&utm_medium=social&utm_oi ...
CTR预估（2）--逻辑回归
1、前面的知识基础 关于ctr预测： 常用的模型就是逻辑回归，线性预测可以直观的反应出各个变量在预测中的权重比较有利于运营部门，大约70%的模型都是采用逻辑回归模型。 首先就是从用户信息广告信息以及上下文信息中提取出特征来然后进行训练 ...
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 ...