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 ...
原文：阿里CTR預估：用戶行為長序列建模
本文將介紹Alibaba發表在KDD 的論文 Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click Through Rate Prediction 。文章針對長序列用戶行為建模的問題從線上系統和算法兩方面進行改進，已經成功部署在阿里巴巴的廣告系統。 使用深度學習對用戶興趣建模在離線評估階段帶來了顯著提升，但是在線部署時面對大量的流 ...
2020-01-13 17:08 0 2620 推薦指數：
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CTR預估（4）--CTR特征工程
1、特征工程 模型與特征在機器學習中的關系： 特征：決定了效果的上限；模型決定了接近效果上限的程度； 數據格式： label：0/1點擊或者沒有點擊 ur ...
[阿里DIN] 深度興趣網絡源碼分析 之 如何建模用戶序列
[阿里DIN] 深度興趣網絡源碼分析 之 如何建模用戶序列 目錄 [阿里DIN] 深度興趣網絡源碼分析 之 如何建模用戶序列 0x00 摘要 0x01 DIN 需要什么數據 0x02 如何產生數據 2.1 基礎數據 ...
CTR預估---傳統模型
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 ...
log loss與ctr預估
ctr預估是工業界做推薦、廣告等的基本問題，下面以熟悉的推薦場景為例，目標是提高abtest的線上指標，時長、互動和留存，反應到ctr模型的評估指標，可以是auc，logloss，ngcd等，auc反映了模型區分正負例的能力，auc提高不一定對應到線上指標提示，可能只是對item的預估分更准 ...
用戶行為序列相關
轉自：https://coladrill.github.io/2020/06/01/用戶行為序列建模/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/138136777?utm_source=qq&utm_medium=social&utm_oi ...
CTR預估（2）--邏輯回歸
1、前面的知識基礎 關於ctr預測： 常用的模型就是邏輯回歸，線性預測可以直觀的反應出各個變量在預測中的權重比較有利於運營部門，大約70%的模型都是采用邏輯回歸模型。 首先就是從用戶信息廣告信息以及上下文信息中提取出特征來然后進行訓練 ...
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 ...