点击率（CTR）预测是在线广告、推荐系统等领域的一个基础任务，主要目标是预测用户点击某个Item的概率。用户行为序列中蕴含着丰富的用户兴趣信息，这对于CTR预测至关重要。...我们提出的DCIN方法在离线和线上实验中都取得了显著的效果提升。目前已经在我们美团线上广告系统落地并全量，带来了1.5%的CTR提升和1.5%的RPM提升。 1....背景 点击率（CTR）预测任务的目标是预测用户对某个Item的点击概率，这对于在线广告和推荐系统等领域至关重要[5, 16]。这里我们主要关注CTR预测中的用户行为序列建模问题。...目前DCIN已经在我们的在线广告系统中全量，并带来了1.5%的点击率（CTR）提升和1.5%的每千次展示收入（RPM）的提升。 2....与DIN（线上基线）相比，DCIN实现了CTR+1.5%、RPM+1.5%的提升。目前，DCIN已经在线部署并全量，显著提升了广告收入。
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。...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。...LR 对于 DNN 模型的优势是对大规模稀疏特征的容纳能力，包括内存和计算量等方面，工业界都有非常成熟的优化方法； 而 DNN 模型具有自己学习新特征的能力，一定程度上能够提升特征使用的效率， 这使得...，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。...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？...是一个不错的平衡，从各个实践来看，使用平滑对模型性能都会有显著的提升。 8.WDL 介绍 随着深度学习的火爆，在图像识别、推荐系统等领域都出现了深度学习的模型，那么深度学习是否可以应用到点击率模型呢？...然而由于本人生性驽钝，错误不实之处在所难免，唯望方家莫笑，以此顽石引出美玉，提升自己造福后人，如是而已。以上。
导读 本文可以看做是负样本筛选方面的一篇文章，主要是考虑到直接采用未点击的样本作为负样本会存在许多的噪声，利用强化学习从原始的负样本中筛选出有效的负样本用于提升ctr模型的性能。...{\theta}(a \mid x)=a \times f_{\theta}(x)+(1-a) \times\left(1-f_{\theta}(x)\right) 2.3.3 奖励 由于最终是希望提升
所以 lr 是历史最悠久、使用最广泛的点击率、转化率模型。...在 [1]中使用这种方法得到了一定的提升。 另一个套路是使用数据不同方面的信息，这个策略更加隐晦。...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...MSE 指标不仅可以用来调参，也可以在参数选定以后来分区间看模型的拟合程度；熟悉 netflix 比赛相关 paper 的同学可能知道缺点在哪，就是区分度的问题，很有可能 MSE 的很小的提升，对线上的效果...这一点尤为注意 接《 点击率预测综述 ( 下篇）》
blog.csdn.net/malefactor/article/details/51183989#0-tsina-1-86888-397232819ff9a47a7b7e80a40613cfe1 一些实验证明门机制可以提升非凸深神经网络的可训练性...然后看下在MLP中加入Hidden Gate的效果，加入Hidden Gate后AUC也有一定的提升： 最后看下将两种gate进行结合的效果： 可以看到，同时加入两种gate，效果并没有比单独只加一种gate
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)。
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...user_id'], axis=1), )[:, 1] test_ads[['log_id', 'pctr']].to_csv('submission.csv',index=None) 实践提升...我们完成了广告信息流跨域ctr预估实践的baseline任务，接下来可以从以下几个方向思考： 继续尝试不同的预测模型或特征工程来提升模型预测的准确度 尝试模型融合等策略 查阅广告信息流跨域ctr预估预测相关资料
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。
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。
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....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。...工程实现的框架较A/B测试复杂，实验逻辑和业务逻辑纠缠在一起，业务逻辑会被干扰 Interleaving方法只是对“用户对算法推荐结果偏好程度”的相对测量，不能得出一个算法真实的表现，如果需要知道某个算法的具体指标提升...产品对于用户的新颖性 推荐用户没有接触过的产品，不一定是用户喜欢的，但是可以提升用户的探索欲望，从而获取更完整的用户兴趣。...多样性 用户的兴趣是多样的，在做推荐的时候需要给用户提供多样的物品，可以挖掘新用户的兴趣点，拓展用户的兴趣范围，提升用户的体验
效果广告点击率预估模型使用到了用户侧、广告侧和上下文侧的很多特征，持续的特征工程始终是模型效果提升的坚实基础。...用户兴趣类特征在点击率预估问题上的信息增益颇高，所以我们很早就将其加入模型，并带来了显著的效果提升，但是这个过程并不轻松，因为仅兴趣单独加入模型是不够的。...在效果广告业务开展的初期，这方面的痛感还不是非常强烈，或者说，尚未制约到效果的提升。但是随着业务的发展，对点击率预估模型的要求越来越高，特征工程的巨大工作量对效果提升的制约已经相当明显。...并在移动内部站点进一步带来CTR+CPM 8%+的提升，在微信广告位带来12%左右的提升。...我们开发了平台，设计了模型，并在效果广告点击率预估应用中取得了较好的提升。深度学习技术的研究和应用方兴未艾，我们所涉猎的只是很小的一块。
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。...在过去两年中，我们从数据，算法和系统三个方面对上面这套方案做了持续的改进，在架构不变的情况下挖掘其潜力，持续地支持了产品效果的提升。...若从大数据的视角来看，效果广告是公认的典型的大数据应用之一，而效果广告点击率预估则是典型的大数据分析和挖掘，我们需要在遇到瓶颈时升级我们的方案来持续释放大数据中蕴含的效果提升潜力。...3.5 应用效果 截止2015年年末，在线学习的模型和算法已经覆盖了广点通超过一半的流量，在年末的pCTR效果放量中取得了CTR+CPM 8%+的提升，部分重点广告位取得了15%以上的提升，有力地证明了在线学习用于效果广告点击率预估的实用价值...技术天花板抬高了，以前无法处理的大数据量、大特征量和大模型，现在都可以有效处理而不会导致模型更新变慢，这对pCTR效果提升的好处是显而易见的。
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 。
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....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。...工程实现的框架较A/B测试复杂，实验逻辑和业务逻辑纠缠在一起，业务逻辑会被干扰 Interleaving方法只是对“用户对算法推荐结果偏好程度”的相对测量，不能得出一个算法真实的表现，如果需要知道某个算法的具体指标提升...产品对于用户的新颖性 推荐用户没有接触过的产品，不一定是用户喜欢的，但是可以提升用户的探索欲望，从而获取更完整的用户兴趣。...多样性 用户的兴趣是多样的，在做推荐的时候需要给用户提供多样的物品，可以挖掘新用户的兴趣点，拓展用户的兴趣范围，提升用户的体验
「Q：离线效果中AUC有提升，在线效果没有提升原因是什么？」...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。...，因为 P(Ad_x|Wifi)=P(Ad_x)，所以不会提升。...最理想的情况当然是目标和指标都提升，但现实中如果不是 Bug fix 或是特别有效的特征，运气一般的情况下不会都提升。...「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？」
---- SIGAI特约作者 张凌寒 中国科学院研究生院 研究方向：机器学习, 推荐系统 摘要 CTR(Click-through rate, 点击率)预估在工业级推荐系统、广告系统中是非常重要的一个环节...FFM(Field-aware Factorization Machines, 域感知因子分解机)做进一步特征组合 5.使用GBDT(Gradient Boosting Decision Tree, 梯度提升决策树...)进行高阶特征组合 6.总结 关键词: 点击率预估, 推荐系统, 机器学习 CTR预估的典型应用场景 现阶段, 工业级的推荐系统常因为候选集数据量、系统响应时效等因素的影响, 需要分多个阶段完成整个推荐的流程...有关GBDT更加详细的论述请参考: Linghan Zhang：Gradient Boosting梯度提升-GBDT与XGBoost解析及应用zhuanlan.zhihu.com 总结 本文对CTR点击率预估的经典模型进行了梳理和回顾...许多现代的深度学习点击率预估模型都是以上述的经典模型为基础演变而来, 厘清经典模型的发展脉络, 对掌握和使用深度学习点击率预估模型将有很大的益处. 引用 [1] Zhang, J. (2019).
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。
A 和 B，只因为 1 次点击，点击率就相差 50%，这不合理。显然，问题出现在 A,B 用户都是新用户，他们的历史数据太少了，历史点击率自然不准。...连续值与深度学习 通过上文，我们可以得到一个贝叶斯平滑后的点击率，那么直接把点击率特征输入深度神经网络，问题不就解决了吗？...概率分布特征 截至目前，文章讲了点击率特征的贝叶斯平滑，以及如何在不损失精度的情况下把浮点数特征（比如点击率特征）输入神经网络。 如果把点击率看成一个普通浮点数，问题已经解决。...但是点击率并不普通，点击率可以被认为是用户是否点击广告这个随机变量的期望值。 用户是否点击广告实际上是一个随机变量，点击率就是用这个随机变量的期望值作为特征，去描述它。...A 和 B 的点击率都是 50%，但是他们是否点击广告的概率分布却大不一样： 图六:用户A和用户B否点击广告的概率分布 虽然 AB 两用户点击率都是 50%，但是 B 用户点击次数更多，所以 B 用户的点击率更置信
FFM模型需要的格式，分别对类别型和数值型数据做处理，数值型数据必须做归一化处理，而且处理时训练集和测试集必须在同个 ###变换空间内，我一开始是对训练集和测试集分别归一化后，导致结果非常差；修正后效果提升很多...最后，安利一个同学的方案，做的很详细：云脑-电商推荐系统(特征工程部分) 参考： 深入FFM原理与实践 点击率预估算法：FM与FFM 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
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