CTR預估的常用方法

1.CTR

CTR預估是對每次廣告的點擊情況做出預測，預測用戶是點擊還是不點擊。

CTR預估和很多因素相關，比如歷史點擊率、廣告位置、時間、用戶等。

CTR預估模型就是綜合考慮各種因素、特征，在大量歷史數據上訓練得到的模型。

CTR預估的訓練樣本一般從歷史log、離線特征庫獲得。

樣本標簽相對容易，用戶點擊標記為1，沒有點擊標記為0。特征則會考慮很多，例如用戶的人口學特征、廣告自身特征、廣告展示特征等。這些特征中會用到很多類別特征，例如用戶所屬職業、廣告展示的IP地址等。一般對於類別特征會采樣One-Hot編碼，例如職業有三種：學生、白領、工人，那么會會用一個長度為3的向量分別表示他們：[1, 0, 0]、[0, 1, 0]、[0, 0, 1]，可是這樣會使得特征維度擴展很大，同時特征會非常稀疏。

2.CTR預估經典模型總結

https://www.cnblogs.com/xianbin7/p/10661572.html

3.FM

https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/77430095

https://blog.csdn.net/hiwallace/article/details/81333604