<script type="text/javascript"> var a=prompt("请输入样例:"); var b=a.split(''); ...
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。...作为学习目标，任务可以有以下几种方案： 直接学习 click，0,1 作二元分类 Learning to rank, 具体用 pairwise rank（标签 1>0）或者 listwise rank 统计每个广告的点击率...，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。...某些覆盖不是很高的特征对应的权重因为样本少得到的更新次数比较少，如果使用相同的学习率，则这些权重的收敛势必落后于覆盖率高的样本的特征对应的权重，尤其是有做学习率衰减的情况下；因此我们需要针对不同的权重来设置不同的学习率，做法也比较简单，基本思路是统计该维度样本数...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。...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？
我们经常需要统计一个函数的执行耗时来判断函数的性能或者用于其他用途。JS 函数统计耗时主要有如下几种办法。...console.time()和console.timeEnd()方法均使用一个参数表示计数器的名称，参数值可以是任何字符串，但是这两个方法所使用的参数字符串必须相同，才能正确地统计出开始时间与结束时间之间所经过的毫秒数...function var end = performance.now(); console.log('cost is', `${end - start}ms`) ---- 参考文献 [1] 博客园.在JS...中统计函数执行次数与执行时间 [2] Node.js.Performance [3] Node.js.Console
<!DOCTYPE html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="vie...
建站时我们都会加一下网站统计，方便把控内容的内容的运营。大部分站长安装的站点统计是第三方统计代码，js形式的，很少用以服务器日志为基础分析的统计。...因为很多统计都没记录蜘蛛的轨迹）普通的js统计代码就能满足大多数的需求。...安装统计代码想必大家闭着眼睛都会，但如果网站是静态页面的话，那每个页面都要添加到，即使安装在统一调用的页脚，那生成页面也需要一定的时间。有没更便捷的办法呢？将统计代码写进常用的js文件中。 ...将统计代码写进js中，只要每个页面有调用这个js，那这些页面都会被记录。可有些统计都会在页面上留个小图标，对于有“强迫症”的人来说是致命的，直接在html中用display none来隐藏掉。...如何在js中将统计代码隐藏呢？还是通用的。以51统计为例，他提供了可至于js文件中的代码 ?
那么我的第一想法自然是分开统计，之后汇总。
1999/xhtml"> bbs统计系统...--数据库end--> 效果图 image.png 附件下载 统计图
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。...等频分桶则是需要先对样本做一个分布统计，还是以年龄为例，首先我们要基于统计得到一个年龄分布直方图，通常这类特征都会大致符合一个正太分布，这时候对于中间阶段就需要多拆分几个桶，而对于两边的部分可以少一点；...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）》
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。...单纯点击率预估算法的框图如下; ? Step-by-step 1....简单统计方法，统计特征取值的覆盖面和平衡度,对dominant取值现象很显著的特征，要选择性地舍弃该特征或者是归并某些取值集到一个新的值，从而达到平衡的目的。 2....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
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。
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）。...这是一个简单的广义线性模型（generalized linear model, GLM），一般的机器学习和统计类教科书都有原理介绍，我们求极大似然估计（MLE），常用算法有并行随机梯度下降（parallel...自动特征提取方法包括从原始数据出发计算各种简单统计量、主成分分析（principal component analysis）、无监督聚类（unsupervised clustering）、图像中的线和边的检测等等...过滤器方法会为每个特征计算某种统计量（如与目标变量的互信息（mutual information，有时也称作信息增益IG）），作为对这些特征的打分，然后按照打分对特征排序，过滤掉排名靠后的特征。...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。
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....与定性画像不同，定量画像有充分数据验证，可以通过数据统计和分析来进行验证，但他对统计的要求比较高，且一般难以挖掘用户情感倾向和行为操作背后的原因和深层次的动机。...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。...，而是让所有测试者都可以自由的选择要测试的物品，在实验结束时，统计每个人选择不同物品的比例，进行相关的数据统计（有点像做选择题哈哈），这种方案的优点在于： 消除了A/B测试者自身属性分布不均的问题 通过给予每个人相同的权重
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....与定性画像不同，定量画像有充分数据验证，可以通过数据统计和分析来进行验证，但他对统计的要求比较高，且一般难以挖掘用户情感倾向和行为操作背后的原因和深层次的动机。...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。...，而是让所有测试者都可以自由的选择要测试的物品，在实验结束时，统计每个人选择不同物品的比例，进行相关的数据统计（有点像做选择题哈哈），这种方案的优点在于： 消除了A/B测试者自身属性分布不均的问题 通过给予每个人相同的权重
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。...另一类是所谓的统计学习模型（statistical learning model），按照wikipedia的说法，这类模型和算法的目标是最小化期望“风险（risk）”。...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。...工业界有一些做法是通过引入较粗粒度的历史统计量作为特征，或者直接将其用作平滑手段。...这种方法我们使用的不多，一方面是因为我们用的模型的原始特征相对较多，交叉维度更多，计算历史统计量的开销也不低，而且不恰当的设定可能反而不利于发挥模型的拟合能力；另一方面是因为历史统计量本身也面临波动的影响
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。...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 。...基础模型的目标是在给定解空间拟合数据、最大化AUC（序的准确性）；校准模型的目标是在后验的统计意义上调整pCTR值的大小，使得预测值尽可能逼近观测到的统计值（值的准确性）。
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。...「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？」...「Q: 为什么我离线统计的 Bias 是正常的，但线上的 Bias 却高的离谱？」 A: 如果不是工程上的问题，出现的情况应该是高的离谱，如果低的离谱，还是先查下工程问题。...但它却有可能是合理的，原因是模型无法做到那么的准确，它有可能预测偏高，也可能预测偏低，而预测偏低的情况下它很可能是无法获得曝光的，而预测偏高，特别是预测高的离谱的那些广告，它很可能会得到曝光机会，所以统计出来的...你如果是使用模型去预测，可能高 10-20% 是正常的，如果你用统计的方式去做，可能高 50%+都是正常的，如果你在解决新广告之类的问题，100%+ 都可能是正常的，当然这里的正常只是指的从算法的角度没有什么
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？...当然有种常用添加显式交叉特征的做法，就是通过统计两个特征出现的count等历史统计特征，添加到模型。...极其占用资源：统计特征实际使用时，需要一张很大的此表，key是统计的pair，value是统计值，而且随着时间变化，这张巨大的此表也需要频繁更新，由此引起了很多计算和维护成本。...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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