一、多目標排序（轉） 1、概念 多目標排序：指有兩個或兩個以上的目標函數，目的是尋求一種排序使得所有的目標函數都達到最優或滿意。 在工業界推薦系統中，大多是基於隱式反饋來進行推薦的，用戶對推薦結果的滿意度通常依賴很多指標（比如，淘寶基於點擊，瀏覽深度（停留時間），加購，收藏，購買，重復 ...

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 ...

今天主要和大家聊聊多任務學習在轉化率預估上的應用。 多任務學習（Multi-task learning,MTL）是機器學習中的一個重要領域，其目標是利用多個學習任務中所包含的有用信息來幫助每個任務學習得到更為准確的學習器，通過使用包含在相關任務的監督信號中的領域知識來改善泛化性能。深度學習 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

/ 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 p ...