原文:推薦系統 - CTR預估

Click Through Rate Estimation for Rare Events in Online Advertising 問題描述 互聯網廣告有多種形式,包括展示廣告 競價排名 上下文廣告。對於按點擊付費的廣告,一個很重要的指標就是廣告點擊率 用戶點擊的次數 Click 展示的次數 Impression 。本文主要討論的是上下文廣告的點擊率預估問題。即,給定一個網頁 page 和一個 ...

2018-05-13 16:49 0 2546 推薦指數:

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推薦系統CTR預估-PNN模型解析

原論文: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
推薦系統(7)—— CTR 預估算法綜述

1、Factorization Machines(FM)   FM主要目標是:解決大規模稀疏數據下的特征組合問題。根據paper的描述,FM有一下三個優點: 可以在非常稀疏的數據中進行合理的 ...

Thu May 13 21:38:00 CST 2021 0 2604
(讀論文)推薦系統ctr預估-NFM模型解析

本系列的第六篇,一起讀論文~ 本人才疏學淺,不足之處歡迎大家指出和交流。 今天要分享的是另一個Deep模型NFM(串行結構)。NFM也是用FM+DNN來對問題建模的,相比於之前提到的Wide&am ...

Tue Jul 30 17:22:00 CST 2019 0 1201
推薦系統——FFM模型點擊率CTR預估(代碼,數據流動詳細過程)

前言:主要記錄,在推薦系統利用FFM模型,進行CTR預估的時候,離散化特征需要嵌入,field之間的特征交叉是怎么計算的?記錄了數據流動的每一個過程。 FMM是在FM的基礎上改進的,理論部分未作過多解釋。(內容有不足之處,請大家指正批評) 參考:github:pytorch-fm 一、公式 ...

Mon May 04 22:26:00 CST 2020 0 958
(讀論文)推薦系統ctr預估-Wide&Deep模型解析

在讀了FM和FNN/PNN的論文后,來學習一下16年的一篇Google的論文,文章將傳統的LR和DNN組合構成一個wide&deep模型(並行結構),既保留了LR的擬合能力,又具有DNN的泛化 ...

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

1、評價指標體系   1)logloss:評價點擊率預測的准確性   計算公式:      對於ctr計算來說:      最后化簡可以成為:      最后的計算代碼:      這樣的計算代碼中在使用log計算時pctr[i]中的必須判斷是否為0,否則出現無窮的情況 ...

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