1 问题描述 计算广告是互联网最重要的商业模式之一，广告投放效果通常通过曝光、点击和转化各环节来衡量，大多数广告系统受广告效果数据回流的限制只能通过曝光或点击作为投放效果的衡量标准开展优化。...腾讯社交广告发挥特有的用户识别和转化跟踪数据能力，帮助广告主跟踪广告投放后的转化效果，基于广告转化数据训练转化率预估模型(pCVR，Predicted Conversion Rate)，在广告排序中引入...本题目以移动App广告为研究对象，预测App广告点击后被激活的概率：pCVR=P(conversion=1 | Ad,User,Context)，即给定广告、用户和上下文情况下广告被点击后发生激活的概率...6 广告特征文件(ad.csv) 7 广告位特征文件(position.csv) 3.1 初赛数据描述 测试数据从训练数据时段随后1天(即第31天)的广告日志中按照与训练数据同样的采样方式抽取得到...需要根据训练数据所给出的信息，对数据集中Label -1的待预测信息进行预测。 3.2数据预处理 数据的预处理主要通过pandas实现，主要包括了平滑，采样，将数据分级操作。
实践背景 赛题背景 广告推荐主要基于用户对广告的历史曝光、点击等行为进行建模，如果只是使用广告域数据，用户行为数据稀疏，行为类型相对单一。...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）的数据挖掘赛，任务是构建一种模型，根据用户的测试数据来预测这个用户是否点击广告。...这是典型的二分类问题，模型的预测输出为 0 或 1 （点击：1，未点击：0） 机器学习中，关于分类任务我们一般会想到逻辑回归、决策树等算法，在本文实践代码中，我们尝试使用逻辑回归来构建我们的模型。...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，获取其他模型构建方法
点击率预估用来判断一条广告被用户点击的概率，对每次广告的点击做出预测，把用户最有可能点击的广告找出来，是广告技术最重要的算法之一。...完整代码 关注微信公众号 datayx 然后回复 广告 即可获取。...通常在数据预处理的部分，需要做特征交叉组合等特征工程，以便找出帮助我们预测的特征出来，这绝对是技术活。...输出验证集上的训练信息 平均准确率 平均损失 平均Auc 预测的平均点击率 精确率、召回率、F1 Score等信息 因为数据中大部分都是负例，正例较少，如果模型全部猜0就能有75%的准确率，所以准确率这个指标是不可信的...总结 以上就是点击率预估的完整过程，没有进行完整数据的训练，并且有很多超参可以调整，从只跑了一次epoch的结果来看，验证集上的LogLoss是0.46，其他数据都在75%~80%之间，这跟FFM、GBDT
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。...假如一个点击率预测的系统涉及到 100 个特征，则熟悉二项式定理的同学可以心算出来所有可能的组合特征接近 2100；这个数据有多恐怖呢？...新用户：MAB、CB、泛精准 对于系统的一个新用户，在没有历史消费数据的情况下，想要预测用户的点击率是一件比较困难的事；这里提供一种按照数据丰富度划分阶段的思路；义工划分为四个阶段：1.全新用户；2.少量消费数据用户...6.新广告：lookalike、相关广告信息挖掘 新广告的点击率预测是另一个比较大的话题，这里我先简单分为两类，一类是临时性投放，比如某个新广告主偶然来试投一下汽车广告。...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？
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。...一个是获取外部关联信息，比如对于新广告，我们要预测点击率的话，因为没有历史数据，我们可以从层次结构来获取一些信息，比如这个广告的 publisher 下面其他广告的点击情况，这个广告的落地页的 url...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）》
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。...按照目前的经验约定，当候选广告的个数在100左右时，从请求pCTR服务到返回结果的平均延迟不应超过几十个毫秒，移动端广告位的延迟要求通常还要更高一些。...其次，既能用于训练，也能用于运行时预测，一套代码搞定，且执行效率可以接受。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。...3.4 应用效果 基于深度学习的点击率预估模型从2015年年中开始应用于广点通现网，上半年在广点通Feeds广告位取得CTR+CPM 10%+的提升，下半年推广覆盖了其他移动内部站点、微信以及移动联盟，...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。
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。...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。...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。...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...在线学习解决了我们遇到的一些痛点，还有其他的痛点，所以，本系列后续文章除了继续介绍我们在在线学习方面的实践细节之外，还会谈一谈我们把深度学习应用于效果广告点击率预估的工作[11]。
前言 谈到CTR，都多多少少有些了解，尤其在互联网广告这块，简而言之，就是给某个网络服务使用者推送一个广告，该广告被点击的概率，这个问题难度简单到街边算命随口告诉你今天适不适合娶亲、适不适合搬迁一样，...也可以复杂到拿到各种诸如龟壳、铜钱等等家伙事，在沐浴更衣、净手煴香后，最后一通预测，发现完全扯淡，被人暴打一顿，更有甚者，在以前关系国家危亡、异或争国本这种情况时，也通常会算上一卦，国家的兴衰、。...其实CTR和这个一样，以前经常和小伙伴吐槽，其实做机器学习、无论是推荐还是计算广告，都和以前的算命先生没什么差别，做的好的官至国师，不好的吃不了饱饭也是有的。...PLOY2 LR优点是简单高效，缺点也很明显，它太简单，视特征空间内特征之间彼此独立，没有任何交叉或者组合关系，这与实际不符合，比如在预测是否会点击某件t恤是否会点击，如果在夏天可能大部分地区的用户都会点击...的低维连续空间向量表示预先由FM在数据集上生成，模型在训练过程中，会通过BP来更新FM层参数，其他步骤和常见的MLP没有什么区别，这里重点就是底层如何介入FM层参数的问题； CCPM CCPM利用卷积网络来做点击率预测
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源 近日，腾讯发表了一篇介绍并行贝叶斯在线深度学习（PBODL）框架的论文，该论文表示这一框架已经用于腾讯广告系统的点击率预测，并获得了稳定高效的性能。...摘要：我们的论文展示了一种并行贝叶斯在线深度学习框架（PBODL），该框架已经用于如今腾讯广告系统的点击率预测，并提供快速并准确的用户偏好学习方法。...在腾讯广告系统进行的在线 A/B 测试进一步表明我们的框架能更快更准确地学习而实现 CTR 和 CPM 提升。 1. 前言 1.1. 腾讯广告系统 1.2. 相关研究 2....我们已经将其应用到腾讯广告系统中，并获得了稳定的表现。 3. 试验结果 3.1. 离线（Offline） 3.1.1. Avazu 数据集 3.1.2. Internal 数据集 ?...强化（Reinforcement） 结论 我们展示了一种并行贝叶斯在线深度学习框架，其已在腾讯广告系统中用来预测广告点击率。
那么，我们有没什么办法通过提高广告点击率来获取更多收入呢？那么下面来谈谈几种本人经验中的方法吧。...二、所挂的广告与网站内容相切合 根据网站的实际内容类型挂上对应行业的广告。...在垂直行业门户网站会体现得比较明显，比如物流信息网站就挂上物流公司的广告，房产行业网站就挂上房地产公司的广告等；介绍某些产品的文化以及相关信息的就挂上对应产品的广告，比如茶文化的资讯网站，收藏品文化的资讯网站等...网站内容与广告相关，才会更容易贴近用户的可能性需求，产生点击广告的欲望，因此个人站长建站的时候应该给自己的网站有一个良好的定位，挂广告的时候也不应该什么都挂，应该考虑到相关性问题，才更好地提高广告点击率...综观以上几种方法，个人站长想提高网站的广告点击率还是要有一定的方向和能力的，这需要个人站长学习更多的各方面专业知识，并投入更大的耐心去运营策划一个网站。
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。...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....预测CTR可信吗? 任何一个特征向量输入到这个CTR预测算法，算法都会像模像样地给你输出一个预测CTR。但这个CTR真的可信吗？...所以，肯定会有预测值不可信的情况，那我们怎么判断当前的预测CTR的可信度呢？ Google在提出FTRL算法的同时伴随提出了一个预测CTR可信度的方法，想法很简单：训练数据越多则可信度越高。...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)。
想必大家都知道，现在的移动端的流量多、曝光率强、用户数量大。那么如果你想做移动端广告的话，肯定需要了解一些关于移动广告的投放形式、以及计费方式的知识。...一、移动广告形式有哪些 移动广告的形式还挺多的，比如banner广告、插屏广告、全屏广告、信息流广告、积分广告等等。 1、banner广告 banner广告又叫横幅广告、通栏广告、广告条。...二、移动广告的计费方式 移动广告的计费方式主要包括六种：展示计费CPM、点击计费CPC、效果计费CPA、安装计费CPI、观看计费CPV、试玩计费CPT。...对广告主来说，这种计费方式可以规避广告投放风险，而对于移动媒体来说，这一形式使得风险和收益并存，如果投放成功，收益要大于CPM等计费方式。...6、试玩计费CPT CPT（Cost Per Try）指以移动应用的试玩为广告计费标准，而不仅仅以应用的显示次数或者联网激活作为广告计费标准，较为适合手机游戏、社交移动应用、工具类移动应用。
1.背景点击率预估（pCTR）是广告投放过程中的一个重要环节，精准的点击率预估对于广告投放系统收益最大化具有重要意义。pCTR的优化主要有算法优化，系统改进，特征探索等几种途径。...2.特征探索篇 一般而言，广告推荐场景中的特征包括：用户侧特征（包括用户的年龄、性别、地域等），广告侧特征（广告所属的类别等），广告位侧特征（广告位上下文等）。...H(y)表示目标y的信息熵，H(y|f)表示引入了特征f后的信息熵通过计算特征f的IG（即信息熵的增加量）来判断对点击率的区分性，从而确定是否加入点击率预估模型当中去。...此处IG可理解为针对某确定的广告，某特征的信息增益。也即将广告出现的概率作为先验信息引入，计算某特征区分广告的信息增益。引入先验信息后，针对某广告的点击行为的后验概率计算如下： ?...同时广告内容也有文本描述信息。广告与文章的上下文内容相关一方面能提高用户的阅读体验，另一方面对用户是否点击广告也有较大的影响[3]。
推荐系统中的核心问题 点击率预测模型是推荐系统中的核心问题。举个例子，如上图所示是一个网页，网页上有一些内容，也有一些位置留给广告，广告对于一个网站来说是比较大的收入来源。...展示什么广告给用户，就需要预测用户在特定页面点击广告的概率，点击率预测就是执行这样一个任务。预测的准确与否决定了整个推荐系统或者说广告系统的收益以及用户体验。...在2021年IJCAI上面有这样一篇Survey论文，是上海交通大学张伟楠老师和华为诺亚实验实的联合工作，将深度学习时代的点击率预测模型分为了三类： 第一类就是基于组合特征挖掘的模型； 第二类针对用户行为的模型...论文对15年至今比较有代表性的深度学习点击率预测模型进行复现，在几个公开数据集上进行调参、再调优。 实验结果显示，模型创新，结构创新带来的收益越来越小。...基线组的连续特征被专门做了精细化的设计，通过很多的调参去选择出来一个离散化的策略，实验组使用的是原始的连续值，然后在模型里面加入了一个AutoDis，看线上效果，在点击率及eCPM这两个指标上都是有一个百分位的提升
作者：段石石 腾讯QQ浏览器 | 应用研究员 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 谈到CTR，都多多少少有些了解，尤其在互联网广告这块，简而言之，就是给某个网络服务使用者推送一个广告，该广告被点击的概率...在沐浴更衣、净手煴香后，最后一通预测，发现完全扯淡，被人暴打一顿，更有甚者，在以前关系国家危亡、异或争国本这种情况时，也通常会算上一卦，国家的兴衰。...其实CTR和这个一样，以前经常和小伙伴吐槽，其实做机器学习、无论是推荐还是计算广告，都和以前的算命先生没什么差别，做的好的官至国师，不好的吃不了饱饭也是有的。...将CTR模型建模为一个分类问题，利用LR预测用户点击的概率； 通常我们只需要离线收集好数据样本构造数据集，选择好合适的特征空间，离线训练好模型，测试在离线数据集上的性能之后，即可上线。...CCPM CCPM利用卷积网络来做点击率预测，看了文章，没有太明白其中的所以然，贴下网络结构的图吧： ? 有弄清楚这篇文章的小伙伴可以讨论下。
手机APP 实时竞价广告点击率的影响因素分析 摘要：近年来，随着移动互联网和大数据的发展，基于精准定向目标的实时竞价（RTB）广告投放模式逐渐成为移动广告领域的热潮。...RTB 广告投放流程中，需求方平台（DSP）如何通过精准地预测广告点击率为广告主出价，以保证优价购买优质流量是各DSP 平台所关心的问题。...因此DSP 平台在竞价时可以优先考虑在优质流量时间内，如下午和晚上，在苹果手机APP 上投放更多全插屏广告。该研究也为后期DSP 平台能精确地预测广告点击率从而进行合理出价提供支持。...与此同时，智能终端的普及和手机网民的增加，使得互联网广告不断地从PC 端向移动端迁移，2017 年移动广告收入规模已经将近占互联网广告的70%。...• 网络类型、运营商和竞价底价的因素并不是广告点击率的影响因素 这些结论基本上与之前由描述统计分析所做的预测一致。
知心商业广告也是按照点击收费的广告，为了收益最大化，点击率预估准确与否就很重要了，大家应该都知道商业广告点击率预估有一套很有效的机器学习的方法。...但是，与传统的凤巢/网盟广告不大一样，知心广告存在多种展现形式，并且不断有新的展现形式加入，这就会频繁的出现“冷”启动，数据少的问题，但是这个冷启动并不是完全的冷启动，因为虽然有多种展现形式，我们的广告库是同一套...我们先简单回顾下一个典型的广告点击率模型的几个要素： 首先是样本：一个广告的一次展现构成一个样本 然后是特征：这里一般包括ID类的非泛化特征+泛化特征 最后是模型：凤巢是经历了LR到GBDT再到DNN的过程...好的，回到我们的问题，我们的问题是有好多个点击率预估模型（一个场景对应一个模型），我们怎么利用广告库是同一套的特性，用样本充分的场景的数据/参数解决样本不充分的场景的点击率预估问题，这就是学术界研究的transfer
半年前，在中国台湾举行的两岸移动互联网峰会上，猎豹移动曾透露，正在筹备移动广告平台；这个月，这个半年前就在筹备的事情终于落地：6月16日，猎豹广告平台（CheetahAd Platform）正式推出...与百度、多盟这些移动广告平台相比，猎豹移动广告平台有着巨大的不同。...中国移动广告市场进入“收割期” 移动互联网出现第一天就有移动广告的生意，相对于开发者而言，帮助开发者获取用户的广告商才是掘得移动互联网第一桶金的玩家。...2014年移动互联网进入商业化最为关键的一年。百度等互联网巨头的移动营收开始超过PC，流量加速向移动端迁移，广告主的广告投放也开始往移动市场转移。...伴随着第一代移动广告平台代表多盟被蓝色光标收购，移动广告市场正式进入巨头时代，韭菜黄了，巨头出动了。
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