本周推文目录如下： 周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于...逻谛斯克回归对大规模稀疏特征有着很好的学习能力，在点击率预估任务发展的早期一统天下。近年来，DNN 模型由于其强大的学习能力逐渐接过点击率预估任务的大旗。...在点击率预估任务中，我们给出谷歌提出的 Wide & Deep 模型。...精准的点击率预估对在线广告系统收益最大化具有重要意义。...，将同一个 query 下的广告两两组合，点击率高的>点击率低的，做 rank 或者分类 我们直接使用第一种方法做分类任务。
接《 点击率预测综述 ( 上篇）》 4. 几种常用点击率模型介绍 4.1 BOPR [2]是微软内部竞赛出来的一个算法，也被后续很多算法作为对比的 baseline。...这种策略应该也可以用到点击率的场景。...在点击率场景的全新用户阶段，我们使用 mab 不失为一个选择。...第四个阶段就是常规用户，使用我们前面提到的各种点击率模型就好了。...想法的初衷是我们经常需要使用一些点击率特征，比如曝光两次点击一次我们可以得出 0.5 点击率，另一个广告是曝光一万次，点击五千次，也可以得到 0.5 的点击率，但是这两个 0.5 代表的意义能一样吗？
，一般最后一步的排序 score=bid*pctralpha；其中 alpha 参数控制排序倾向，如果 alpha<1，则倾向于 pctr，否则倾向于 bid；这里的核心因子 pctr 就是通常所说的点击率...综上，在计算广告、推荐系统等不同业务系统中都对预测物品的点击率有需求，所以这方面的研究也比较多，本文试着梳理一下相关的技术脉络。...所以 lr 是历史最悠久、使用最广泛的点击率、转化率模型。...AUC 指标的不足之处有两点，一是只反映了模型的整体性能，看不出在不同点击率区间上的误差情况；二是只反映了排序能力，没有反映预测精度；简单说，如果对一个模型的点击率统一乘以 2，AUC 不会变化，但显然模型预测的值和真实值之间的...这一点尤为注意 接《 点击率预测综述 ( 下篇）》
在Linux系统中，可以使用多个命令来获取系统版本信息、CPU型号、核心数和内存大小。以下是一些常用的命令：
指标 广告点击率预估是程序化广告交易框架的非常重要的组件，点击率预估主要有两个层次的指标： 1. 排序指标。排序指标是最基本的指标，它决定了我们有没有能力把最合适的广告找出来去呈现给最合适的用户。...框架 工业界用得比较多的是基于LR的点击率预估策略，我觉得这其中一个重要的原因是可解释性，当出现bad case时越简单的模型越好debug，越可解释，也就越可以有针对性地对这种bad case做改善。...单纯点击率预估算法的框图如下; ? Step-by-step 1....对于广告点击率预估，同时拥有这三类特征。所以一个简单的方法就是级联地使用这两个方法，更好地进行特征组合。 ? 3. LR a....比如说，现在认为在不同的点击率区段，影响点击率的特征的权重是一致的，但实际发现是不一样的，就可以按照点击率的区间划分，做分区间模型(据说阿里用的MLR就是这个东东)。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/133252.html原文链接：https://javaforall.cn
89000243 数据下载：（没有参赛过的同学参考） https://xj15uxcopw.feishu.cn/docx/doxcnufyNTvUfpU57sRyydgyK6c 实践思路 本次比赛是一个经典点击率预估
CTR预估对于搜索、推荐和广告都是非常重要的一个场景，近年来CTR预估技术更新迭代，层出不穷。这篇文章将记录CTR预估著名模型的相关论文。以下按照年份整理。
结合Linux命令与java程序，定位，排错，复习Linux命令 造成服务器系统性能变慢的原因很多，大多数为： 1：Cpu占用过高 2...主要关注procs(process) cpu id(idle) :cpu空闲率越高越好最好大于80% 查询所有cpu信息：mpstat -P ALL 2 ?
记录一次查询清除木马过程 木马名称： Linux.BackDoor.Gates.5 链接：https://forum.antichat.ru/threads/413337/ 前两天服务器被扫描后...，出现莫名进程，清理后重启，也把原来的SSH密码登陆改为公钥，仅仅过去两天，一早登陆服务器发现一个进程直接懵了，清掉我ROOT所有文件。...明显不认识呐，我的服务器跑了什么我还不知道？ 干掉！咦，干掉自己起来。明显是自启！！！ 查，/etc/rc.local 1 2 ?...进程杀了又起来，文件删了又自动生成，无奈之下只好想了一个怪招，把/bin/bash重命名一下 再查询基础命令是否被掉包： ? 对比下其他在正常服务器的显示如下： ? 怒了有没有！...那就删掉被更改的，从其他同配置服务器拷贝一份。 记的拷贝过来要给予755 权限。 1 ?
深度学习应用篇-推荐系统11：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解 1....$$pv点击率=\frac{pv点击}{pv}$$ pv点击率是比较经典的指标，计算用户每次进入页面的情况。...uv点击率相对于pv点击率的优势在于，它不受用户行为路径影响（不受重复浏览某个产品的影响），能记录用户在一个完整session的点击效果。...据了解好多互联网公司的分析指标也将pv点击率给为uv点击率了 曝光点击率 $$ 曝光点击率=\frac{点击量}{曝光次数}$$ 曝光点击率适合支持上拉、下拉翻页的产品。...相比pv点击率，曝光点击率随用户刷屏次数增大而变大，能更真实记录每一屏的转化情况。 uv转化率 转化率：指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率。
将深度学习技术应用于效果广告点击率预估并不是为了附庸风雅，而是因为有实际的需求和痛点。 时间回到三年前，当时现网点击率预估的主力算法模型是逻辑回归（logistic regression, LR）。...，feature learning），并始终和点击率预估的目标保持一致。...此类模型的效果调优目前仍需要有人来操作，每次得到一个较好的模型后会持续使用一段时间，学习到的用户侧和广告侧特征会存入内存数据库TDE[12]供查询。...一类是运行时用做点击率预估的模型，一类是辅助构造抽象特征的模型，这两类模型从设计到训练都对齐点击率预估的目标。前者的深度目前控制在2~4隐层，每层的宽度也不是很大，不过还有进一步加深加宽的余地。...第三，支持GPU/CPU异构计算和并行加速，从而充分发挥GPU服务器设备强大计算能力和高速网络通信能力。第四，依托Docker on Gaia[22]实现云化部署和管理。
深度学习应用篇-推荐系统[11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解 1....pv点击率=\frac{pv点击}{pv} pv点击率是比较经典的指标，计算用户每次进入页面的情况。他能粗略衡量转化的效果，但是它缺点也比较明显：少数用户贡献大量点击会影响这个指标的作用效果。...uv点击率相对于pv点击率的优势在于，它不受用户行为路径影响（不受重复浏览某个产品的影响），能记录用户在一个完整session的点击效果。...据了解好多互联网公司的分析指标也将pv点击率给为uv点击率了 曝光点击率 曝光点击率=\frac{点击量}{曝光次数} 曝光点击率适合支持上拉、下拉翻页的产品。...相比pv点击率，曝光点击率随用户刷屏次数增大而变大，能更真实记录每一屏的转化情况。 uv转化率 转化率：指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率。
在前文中，我们已经分析了类似效果广告点击率预估这种场景下的模型快速更新的需求，给出了在当时看来比较稳妥的一套技术方案。...架构中会有一个逻辑上的参数服务器用来存放模型，不同的在线学习模型和算法需要在参数服务器和流式训练拓扑中编写代码来实现特定于该模型和算法的更新方法。...先来看参数服务器，在线学习需要怎样的参数服务器呢？...目前开源社区有很多机器学习平台都有自己的参数服务器，然而完全满足上述四条需求的并不多，特别是对高可靠运营的需求，盖因社区的参数服务器大多针对离线模型训练的场景，而非不间断在线学习的场景。...端到端流式处理的数据流中，任何一个环节的非正常波动或者故障，都有可能给模型训练或模型预测造成干扰，进而导致点击率预估效果的波动，甚至直接影响实时的现网收入。
点击率(CTR，Click-Through Rate)以及派生的各种用户行为概率(如商品购买率、推荐好友接受率、短视频3s曝光率等)是广告、推荐、搜索等互联网应用中大家耳熟能详的词汇。...以点击率为例，如何建立高效的CTR预估模型是领域从业者们的核心能力，也是头部企业长期重兵投入、持续优化的核心技术。...点击率，即发生点击的概率，度量的是“某时某刻某地用户对看到的某个广告点击的可能性”。那问题来了，这个可能性能否被准确预测？ 简便起见，记“某时某刻某地用户看到某个广告”这个事件为E。...然而常见的CTR模型给出的预测结果并不是分布，而是某个确定的点击率值。这难不倒我们，求解分布的某种统计量，例如期望均值，是很自然的选择。对于Bernoulli分布而言，其期望值即为参数 。...注意：这里的函数 同样要求所有用户都服从； 点击率本身是个分布，实际模型输出分布的均值。对于Bernoulli分布而言均值恰好为 ，因此预测的点击率为 。
DUMN 先看看DUMN的框架图输入包括用户画像，用户行为，候选item的特征，上下文等，输入就是点击率。 用户和items之间有各种交互，如点击，打分。
Disk /dev/sda: 21.4 GB, 21474836480 bytes
theme: condensed-night-purple 浏览器并不具备访问网络的功能，其最终是通过操作系统实现的，委托操作系统访问服务器时提供的并不是浏览器里面输入的域名而是ip地址，因此第一步需要将域名转换为对应的...ip的网络结构： 计算机通过集线器连接在一起构成一个个子网，子网间再通过路由器连接起来（有些路由器中已经集成了集线器） 每个计算机都会被分配一个ip地址，定位规则： 先通过ip地址中的主机号查找到服务器所在的子网接着在利用网络号在定位到的子网中找到服务器...定位到服务器的ip地址就可以向服务器发送数据了 发送网络请求的大致流程： 先到达子网中的路由器，路由器根据服务器的ip查找到下一个路由器的地址（处于同一个子网中），在到达路由器所属子网的路由器中，接着重复一级一级往上转发最终到达服务器...那么就需要一个转换的机制来做映射，通过域名查找IP给路由器使用，这个转换器就是DNS服务器。...域名解析 DNS客户端（使用域名访问的机器）也叫作DNS解析器，使用DNS查找域名对应的IP地址叫做域名解析，那么浏览器如何向DNS服务器发起查询的呢？
A：网上已经有很多的文章解释过这个问题，简单的说就是离线评估的 AUC 是评估请求与请求之间点击率的序，而在线评估的是广告与广告点击率的距，评估的角度就不一致，所以这种情况是有可能发生的。...A：点击率预估优化的是收入，如果曝光没变，也可以理解为就是 CPM。CPM 是我们的优化目标，而 CTR 只是我们的指标，类似的还有转化率，负反馈率等等。...「Q：我的曝光涨了，收入也涨了，但点击率和 CPM 都跌了，怎么处理呢？」...这里有一点比较难理解，多出来的那些曝光很可能是质量比较差的流量，所以如果实验点击率和 CPM 跌了，这很有可能是正常的，看收入更可信一些。...这个错在点击率中犯的可能性比较小，一般来讲是引入其它流量的数据，而且就算犯了这个错也比较好对比。然而最可怕的一种情况是从一开始就引入多来源的数据做，不停在模型上变来变去，一直做不出来。
作者：十方 说到点击率模型这个“古老”的话题，大家第一时间想到的是wide&deep，DeepFM，DCN等。但是说到GNN预估点击率，大家又能想到几个呢？...Learning via Pre-trained Graph Neural Networks for CTR Prediction》这篇论文告诉我们GNN搭配预训练和显式交叉特征，可以"吊打"现有的点击率模型...PCF-GNN 既然是pretrain模型，第一步当然是做预训练，然后再进行下游任务也就是点击率预估。...将不同node的embedding和p作为特征，再加上其他特征输入到最终的全连接网络，预估最终的点击率。 实验 ? pcf-gnn效果上均优于其他模型。
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