。 2.使用場景 　　GBDT+LR 使用最廣泛的場景是 CTR 點擊率預估，即預測當給用戶推送的廣告會 ...

1GBDT和LR融合 LR模型是線性的，處理能力有限，所以要想處理大規模問題，需要大量人力進行特征工程，組合相似的特征，例如user和Ad維度的特征進行組合。 GDBT天然適合做特征提取，因為GBDT由回歸樹組成所以， 每棵回歸樹就是天然的有區分性的特征 ...

計算廣告領域中數據特點： 1 正負樣本不平衡 2 大量id類特征，高維,多領域(一個類別型特征就是一個field，比如上面的Weekday、Gender、City這是三個field)，稀疏 在電商領域，CTR預估模型的原始特征數據通常包括多個類別，比如[Weekday ...

傳統CTR預估模型包括：LR、FM、GBDT等，其優點是：可解釋性強、訓練和部署方便、便於在線學習。 （一）CTR預估 1.在cost-per-click：CPC廣告中廣告主按點擊付費。為了最大化平台收入和用戶體驗，廣告平台必須預測廣告的CTR，稱作predict CTR：pCTR ...

本文介紹CTR相關基礎知識。 一、廣告投放系統 　　 　　廣告系統包含多個子系統。除了上圖所示的廣告投放系統外，還包含商業系統（廣告庫的獲得），統計系統（點擊展示日志的獲得）等。 　　廣告投放系統主要是面向用戶的，交互邏輯就是用戶請求一個網頁之后，會想檢索系統請求廣告，然后檢索系統從廣告庫 ...

項目介紹 View Code 1. CTR預估的流程 數據 -》 預處理 -》特征抽取 -》模型訓練 -》后處理 特征決定了達到好的評價指標的上限，模型決定了接近這個上限的程度。 2. 數據預處理 label匹配：展示日志和點擊日志做一個join ...

接着廣告模型初探（二），這篇咱們主要聊聊廣告預估模型集大成者DNN派系。 0.DNN模型 DNN網絡結構 模型結構較為簡單，不再贅述。重點關注一下Embedding部分，和NLP里面的Embedding層類似，在廣告模型中Embedding層會對不同類型的特征進行 ...

原文：http://www.52cs.org/?p=1046 閑聊DNN CTR預估模型 Written by b manongb 作者：Kintocai， 北京大學碩士， 現就職於騰訊。 倫敦大學張偉楠博士在攜程深度學習Meetup[1]上分享了Talk《Deep ...