在现实生活中，我们需要对很多信息进行相应的排序，然后呈现给大家查看，有些数据是可以直接排序的，比如说我们最常见的数字，可以按照升序或者降序的方法来进行排列，又比如说日期，可以按照时间的远近来进行排序。这些都是最为常见的信息排序。
最近工作中接触比较多的是COEC（Click on Expected Click），本篇文章就来简单介绍一下其概念。
点击率这个指标相信很多同学都有所耳闻，它的含义也很简单，顾名思义就是点击的概率，英文叫做CTR。如果我们用公式来表达的话就是click / impression，这里的click也就是发生的总点击数，分母的impression也就是曝光的数量。两者的商就是点击率。这些大家都很好理解，但问题是为什么点击率它这么重要呢？这个问题能回答上来的就不多了。
在做比赛的过程中，我们发现了有转化率这个指标在大量数据下是有效的。理想情况下，例如某个广告点击量是10000次，转化量是100次，那转化率就是1%。但有时，例如某个广告点击量是2次，转化量是1次，这样算来转化率为50%。但此时这个指标在数学上是无效的。因为大数定律告诉我们，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。后者点击量只有2次，不满足“重复试验多次”的条件。
前两天写了一篇关于多目标排序模型的文章，有小伙伴给我留言说，多个目标好理解， 但是排序的时候怎么融合多个目标呢？
其实单纯地从技术上来讲，多目标并不是很困难或者是很高深的技术，相反它非常简单。简单到你了解神经网络就能看懂它的原理。
本文从点击率预估的视角，分析了腾讯社交广告算法大赛的赛题，并指出点击率预估与转化率预估的异同点。选手在解决转化率预估问题时，可以参考这些异同点，设计更合适的解决方案。
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。本案例利用某DSP 平台收集的4696 条数据，从广告交易平台、用户设备和广告信息三个角度入手探讨手机APP 上RTB 广告点击率的影响因素。通过7 个自变量（广告交易平台和竞价底价，用户手机型号、网络状况和手机运营商，广告是否为全插屏广告和投放时间)与广告点击率的棘状图分析，发现手机APP 上RTB 广告平均点击率为19.2%，是否为全插屏和手机型号对广告点击率影响最大，全插屏广告点击率是非全插屏广告的近2 倍，苹果手机上RTB 广告点击率（25%）远超于其他手机型号。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。
大数据文摘作品 作者：Gabriel Moreira 编译：朝夕、Katherine Hou、党晓芊、Niki、元元、钱天培 作为全世界最知名的数据挖掘、机器学习竞赛平台，Kaggle早已成为数据玩家在学习了基础机器学习之后一试身手的练兵场。 那么，参加Kaggle比赛到底是怎样一种体验呢？Kaggle比赛的爱好者们不计其数，很显然这些比赛不会是简单枯燥的模型调参。 更进一步地问，Kaggle比赛的优胜者们又是如何取得优异的成绩的呢？优质的算法对大多数Kaggle竞赛来说显然不是制胜法宝——SVM、随机森林
数据集和完整代码移步知识星球：https://t.zsxq.com/aAMByVv
导语｜微信是内渠分发的重要渠道，增长中心与微信深度合作，通过成熟游戏节点活动等多种方式提升IEG游戏在微信的分发效率，增长数据组围绕内渠提效增长沉淀了一套分析SOP，方便快速定位投放中出现的问题，接下来为大家分享下，我们的内渠提效增长SOP建设遇到的问题和我们的拆解方法。
本来想写蚂蚁金服运用强化学习做推荐的文章《Generative Adversarial User Model for Reinforcement Learning Based Recommendation System》，但这不快放假了嘛，思考再三还是决定写点简单的吧。这次来谈谈负采样点击率修正的那些事。
本文作者：branxu，腾讯 CDG 应用研究员 2018 年和 2019 年腾讯算法广告大赛都可以看做推荐系统问题。这类问题最重要的特征是点击率，最大的难点是冷启动。文本结合 2018 年比赛亚军方案和 2019 年比赛冠军方案中的一部分技巧，提出了一种新的点击率建模方案，试图解决一部分冷启动问题。该方案复杂度很低，实现简单，效果好。 问题介绍 推荐系统和广告算法中，对于新用户或者新内容，记录很少，如果我们直接将历史点击率作为特征，会存在问题。比如 1，新用户 A 有 2 条浏览记录，1 次点击
今天介绍的是CIKM 19上雅虎发表的一篇文章，主要介绍了如何在广告点击率预估中进行软频率控制，避免过多的给某一用户展示太多次同一广告造成的点击率下降和用户体验损失。一起来学习一下。
本文介绍了深度学习在点击率预估中的应用，特别是一种基于深度学习的点击率预估模型。该模型使用深度神经网络来学习用户和广告的隐含特征，并使用一种自适应的方法来学习训练数据的分布。同时，本文还介绍了一种用于特征工程的深度学习模型，该模型可以自动学习到用户和广告的隐含特征，从而提高模型的精度和泛化能力。实验结果表明，该模型在点击率预估中具有较高的预测准确率和较快的训练速度。
本文介绍的论文是：《Modeling and Simultaneously Removing Bias via Adversarial Neural Networks》
本文介绍的论文是《Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click-Through Rate Prediction》 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1905.09248 代码地址：https://github.com/UIC-Paper/MIMN/tree/master/script
1. 引言 深度学习可以说是目前机器学习和人工智能领域最热的词汇了，已经热了数年，而且有望继续热下去。深度学习技术自横空出世以来，在多个应用领域刷新了历史记录，如语音识别、图像识别、自然语言处理等等，且其后劲甚足，不断有新的记录出现。近日，来自Google和Facebook的两个科学家团队又在体现高级人工智能的计算机围棋上以深度学习技术取得突破，大大提升了计算机棋手的棋力，取得了对一些人类棋手的胜利。Google的这一突破还登上了Nature杂志的封面，并再次刷爆了笔者的朋友圈。 鉴于深度学习技术的辉煌战
另外，我主页上还有不少与ABTest和数据分析相关的博客，感兴趣的朋友可以再去看看，希望能给你带来收获！
习惯于日常SEO操作：关键词、布局、内容、内外连接等等，习惯于每天忙忙碌碌，等待几个月之后的开花结果。
大家好，这里是NewBeeNLP。今天我们分享Bing在搜索广告的最新技术细节，来自微软和北航的合作工作，发表在KDD 2022。
为什么会出现这样的情况呢？因为我们只看数据的整体，我们往往会忽略数据内部各个部分的差异，而忽略这些差异进行比较，就有可能造成判断的偏差。
TLDR: 本文开发了一种检索增强的注意力方法，旨在获取样本内和样本间的细粒度特征交互，在保持效率的同时提高了点击率预估算法的预测能力。
最近在工作当中做模型的时候，遇见了一件很神奇的怪事，明明一件商品在两类人群当中的点击率都比另外一件要高。但是当我把它们的数据汇总之后，结论反而变了。
距笔者上次提出NFwFM点击率预估模型,并覆盖美图秀秀、美拍等推荐场景已经过去半年。算法钻研如逆水行舟，不进则退。用户和公司越来越高的期望也要求我们不断进步。
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 作者|面包包包包包包 修改|寒小阳 && 龙心尘 上一期我们一起探索了计算广告的基本概念和四种形式（点击查看《计算广告小窥（上）》），本期文章是我们为读者带来的【计算广告小窥】专题的第二个部分。大数据文摘会在明天，为大家分享最后一个部分的文章内容，供有兴趣的读者感受、学习。 (上)(中)(下)全文目录 引言 广告=>互联网广告：“您好，了解一下” 互联网广告=>计算广告：指哪儿打哪儿！ 计算广告四君子：谁在弄潮？ 计算广告关键技术：这孙子怎么什么都知道？ 广告系统
注意：本文分享给安全从业人员、网站开发人员以及运维人员在日常工作防范恶意攻击,请勿恶意使用下面介绍技术进行非法攻击操作。。
质量度是系统根据百度关键词的点击率、创意撰写质量以及账户表现（账户生效时间、账户内其它关键词的点击率）等多个因素计算出来的，在质量度等级的形式呈现质量度的等级越高，意味着您的推广质量越高，越能得到用户的关注与认可。
我们每天的生活中都在用水用电，我只会关心自己的水管是否有水，水压是否稳定，如果我们把水龙头拧到最大，还是一滴一滴的流水。那我们就要愤怒了，直接找房东问明情况。我们从来没想过去找自来水公司。我们每天都会上网，网速很慢，看个电影很卡，需要等很久才缓冲一个画面，我们打开网页很慢，IE状态条一直50%，那我们就要愤怒了，直接找电信、网通公司问明情况。
译者：李晓艳 本文长度为2158字，预估阅读时间3分钟。 我们今天要向大家揭秘2017年搜索引擎营销局势。 本文是关于搜索引擎营销的使用情况的统计，希望给你一些搜索引擎营销战略和战术上的启示。 统计报告帮助我们将数据变成信息，让我们做出基于数据的理性决定，这篇文章的目的正在于此。我们都痴迷于搜索引擎营销，但是无论是通过代表着AdWords专注于很多国家的 搜索引擎优化（http://www.smartinsights.com/search-engine-optimisation-seo/）还是 付费搜索
在之前的youtube论文介绍中，曾经简单介绍过一些解决位置偏置的方法，本文来详细介绍下华为提出的解决广告推荐中位置偏置的方法。
AUC 的全称是 AreaUnderRoc 即 Roc 曲线与坐标轴形成的面积，取值范围 [0, 1].
有时，外面下着雨,心却晴着；又有时，外面晴着,心却下着雨。世界上许多东西在对比中让你品味。心晴的时候，雨也是晴；心雨的时候，晴也是雨。在小雨中漫步，更有一番难得的惬意。听着雨轻轻叩击大叶杨或梧桐树那阔大的叶片时沙沙的声响，那种滋润到心底的美妙。 任何事不是凭自己的想法跟感觉，都要经过认真分析相关数据来作出决定的。 经营好一家淘宝店铺真的不是很容易，没有人抱着玩着心态来开淘宝，都是想通过自己的努力来得到回报，任何淘宝商家都想要自己的宝贝大卖。现在主要是分析数据就是让店主最头痛的问题，遇到这样的问题
引言：本文通过非常浅显易懂的实例，介绍了提高Google SEM广告质量得分的几种常用方法。
携程AI内容化团队，负责携程内容产品的NLP，NLG支持，产品包括热点自动投放平台，点评分析服务，产品特色标签和推荐理由抽取，命名实体识别与链接，机器翻译等。
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。举一个极端的例子，假设人在 wifi 环境下更喜欢点广告，但无论是哪个广告更喜欢点的程度都是一样的，如果在离线环境下如果我们加入了是否在 wifi 环境下这个特征，我们就应该能得到更高的 AUC，而在线时，因为这个特征的影响对所有广告是一样的，其实无法提升我们的在线效果，因为 P(Ad_x|Wifi)=P(Ad_x)，所以不会提升。
1、加载 加载超过5秒就会有74%的用户离开页面。 2、高峰期 中午12点左右和晚上10点左右是页面访问高峰期。 3、页面热度 通过用户口碑扩散的移动页面，其访问热度往往持续两天左右。 4、操作习惯 大多数用户习惯滑动切换，放置在左边的按钮点击率低。 5、流失率 用户随着页面层级的加深而不断流失，流失率在前几页最高。 6、流失率 输入行为或者复杂交互行为会导致用户流失。 7、转化率 由H5页面引导去下载APP的转化率平均值为11.3%，最高值为36.6%。 由H5页面引导去打开APP
两年前，我从人大硕士毕业，误打误撞进了移动互联网行业。来腾讯以后，我所在的部门是手机腾讯网，当时我对门户兴趣不大，得知我们小组有做手机QQ浏览器push运营业务后，我很开心地参与其中。 两年里，我眼见
一、广告计算的基本概念 1、广告的形式 在互联网发展的过程中，广告成为了互联网企业盈利的一个很重要的部分，根据不同的广告形式，互联网广告可以分为： 展示广告(display ads) 赞助商搜索广告(sponsored search) 上下文广告(contextual advertising) 2、竞价模型 对于在线广告，主要有如下的几种竞价模型： 按展示付费(pay-per-impression)：直观来讲，按展示付费是指广告商按照广告被展示的次数付费，这是一种最普遍的竞价模型； 按行为付费(pay-pe
今天给大家分享京东的一篇CTR预估的论文，用于建模页面上下文（用户感知到的其他展示的item）对于目标item是否点击的影响。但是在精排阶段，往往采用point-wise预估的方式，准确的上下文信息是难以获取的，因此往往需要一个模拟的过程。接下来，我们一起看下本文提出的方法是怎么实现的吧。
据全美零售商联合会和Forrester研究机构新的市场营销研究发现，不少将经济低迷作为扩张机会的企业认为，电子邮件是与客户联系最重要的方式之一，而且大多数企业都计划利用电子邮件，将新推出的产品、促销活动等信息发送给客户，并得到客户的反馈。邮件营销是你向全球范围内的客户推销产品的有效工具。不过，如果你只是认为邮件发送出去，任务就结束了，那邮件的效果可能达不到你预期的结果，需要你对Email反馈数据进行追踪，并及时改进，才能让营销效果最大化。本文讲解了弹回率、未弹回率、打开率、点击率、转化率等需要追踪的数据，需要的朋友可以参考下：
这两天刷遍朋友圈的一篇热文「因代码不规范，码农枪击4名同事，一人情况危急」。相信很多人都转发了，顺便又调侃了下程序员。
本文转载自：微信AI，作者 xiafengxia 在微信 AI 背后，技术究竟如何让一切发生？微信 AI 公众号推出技术专题系列“微信看一看背后的技术架构详解”，干货满满，敬请关注。以下为专题的第一篇《微信看一看推荐排序》。 一、背景 微信公众平台作为目前用户量最大的互联网原创内容平台之一，每日新发表的文章可达几百万篇。用户可以通过关注公众号、朋友圈、聊天转发等渠道阅读文章。除了前述几种方式以外，用户很难再有其他方式发现更多有趣的文章。因此，看一看个性化推荐应运而生。我们利用用户在微信内的阅读、关注、
本数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。
这与谷歌的算法更新无关，我发现，无需制造更多的内容或链接，有些技巧也可以持续地提高网页排名。
两年前，我从人大硕士毕业，误打误撞进了移动互联网行业。来腾讯以后，我所在的部门是手机腾讯网，当时我对门户兴趣不大，得知我们小组有做手机QQ浏览器push运营业务后，我很开心地参与其中。
Web服务器的各种系统管理工作包括了多Nginx/Apache 日志的统计，python使这个任务变得极其简单，下面分享两个小脚本。
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。这个是变现的基础，从技术上，我们用AUC来度量。 2. 数值指标。数值指标是进一步的指标，是竞价环节进一步优化的基础，一般DSP比较看中这个指标。如果我们对CTR普遍低估，我们出价会相对保守，从而使得预算花不出去或是花得太慢；如果我们对CTR普遍高估，我们的出价会相对激进，从而导致CPC太高。从技术上，我们有Fac
在微信AI背后，技术究竟如何让一切发生？关注微信AI公众号，我们将为你一一道来。今天我们将放送微信AI技术专题系列“微信看一看背后的技术架构详解”的第四篇——《深度强化学习在微信看一看推荐混排的应用》。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
