在这个问题中,我们讨论的是如何提高点击率(CTR)。CTR是指广告被点击的次数除以广告展示的次数,是衡量广告效果的一个重要指标。以下是一些建议,可以帮助您提高CTR:
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希望这些信息对您有所帮助!如果您有其他问题,请随时提问。
本文设计了一个离线实验,用 CTR 预估方法做书籍个性化推荐,发现效果(准确率、召回率)较现网方法(Word2vec)提升接近一倍。
NLP技术在搜索推荐中的应用非常广泛,例如在搜索广告的CTR预估模型中,NLP技术可以从语义角度提取一些对CTR预测有效的信息;在搜索场景中,也经常需要使用NLP技术确定展现的物料与搜索query的相关性,过滤掉相关性较差的物料,防止对用户体验造成负面影响。在推荐场景中,文本信息也可以作为一种泛化性较强的信息补充,弥补协同过滤信号的稀疏性问题,提升预测效果。
摘要:本篇分享了多模态学习在CTR预估模型中的应用实践及效果展示。首先是背景介绍,通过多模态学习可以更好的处理多模态信息,从而得到更丰富的特征信息,可以更好的提升CTR模型效果;然后重点介绍了多模态学习在CTR模型中的应用实践及效果展示,主要包括多模态实验流程介绍、文本模态和图像模态的应用实践及效果展示和后续优化工作。对于想要将多模态学习应用到CTR预估模型中的小伙伴可能有所帮助。
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/188228577
在电商搜索中,例如淘宝,拼多多,京东等的搜索的场景往往是:用户A通过搜索框Query找到他/她想要购买的东西,然后搜索引擎通过某些算法策略返回一系列商品,用户再决定是否进行点击购买。
今天给大家介绍一篇WSDM2022阿里妈妈在CTR预估方面的工作,这篇工作重点探讨了什么样的特征交叉才是最有效的,并提出了一种代价较小的近似笛卡尔积的特征交叉模型。
在搜索、推荐、广告领域,预估技术一直是非常重要的模块,规模比较大的互联网公司如谷歌、FB、阿里、字节等依靠广告系统带来了百亿乃至千亿以上美元的营收。在广告系统中,最后展示给用户的广告(如商品、视频、图文)往往需要经过大规模精细化的排序计算。在现在大多数CPC(Cost Per Click)计费的广告系统中,广告往往通过eCPM(千次展现计费价值)进行最终排序,eCPM主要由pCtr和bid两部分相乘得到,bid往往取决于商品自身的价值或广告主的预算成本,而pCtr则由广告系统计算得出。事实上,精准的pCtr结果能给商业公司带来极大的收益提升。
本文介绍了CTR预估中平滑方法的应用,包括Add-Lambda Smoothing、Additive Smoothing、Add-One Smoothing以及针对天数不同可以做的额外处理。平滑方法可以降低噪音,提高模型的鲁棒性,在CTR预估中发挥着重要作用。
今天给大家解读NeurlPS 2022中阿里妈妈在CTR预估模型方面的最新进展:Adaptive Parameter Generation(APG)。APG针对每个样本动态生成定制化的模型参数,实现了千样本千模,显著提升了点击率预估效果,并且应用到阿里妈妈搜索广告系统中,带来3%的点击率提升和1%的收入提升。
作者:coreyzhong,腾讯 IEG 应用研究员 本文分为三个部分: Part1 是前菜,帮助没接触过相关内容的同学快速了解我们要做什么、为什么做; Part2 适合刚刚接触 pCTR 建模想要完成项目的算法同学; Part3 适合正在做 CTR 建模项目且想要进一步优化效果的算法同学。 Part1 计算广告 广告是互联网流量变现的重要手段,也是互联网产品进行推广的重要方式。互联网广告行业经历了合约广告时期、精准定向广告时期、竞价广告时期等多阶段的发展,现在行业内已经普遍采用了自动化竞价的广告投放
广告是互联网流量变现的重要手段,也是互联网产品进行推广的重要方式。互联网广告行业经历了合约广告时期、精准定向广告时期、竞价广告时期等多阶段的发展,现在行业内已经普遍采用了自动化竞价的广告投放模式。
本文主要介绍Facebook提出的CTR预估模型LR(Logistic Regression)+GBDT。当时深度学习还没有应用到计算广告领域,Facebook提出利用GBDT的叶节点编号作为非线性特征的表示,或者说是组合特征的一种方式。
摘要:本篇从理论到实践介绍了华为CTR开源项目FuxiCTR。首先是背景介绍,然后重点详解开源项目FuxiCTR,包括项目架构、支持的主流CTR算法以及在公共数据集上的效果和代码处理流程及源码介绍;最后分别简单介绍了传统CTR模型发展进程和深度学习CTR模型发展进程。对CTR模型感兴趣并希望快速应用到项目实践的小伙伴可以一起沟通交流。
作者:zhongzhao,腾讯 PCG 应用研究员 在推荐系统中,最常用的排序模型是以用户点击为目标的 CTR 预估模型,它没有考虑用户点击后的消费深度,也没有考虑用户的多种互动行为带来的生态方面的收益。为了取得 CTR 以外的更多收益,QQ 看点团队在深度学习框架下,对推荐系统中的多目标建模做了一系列的研究和实践,在图文场景下完成了技术落地,实现了用户阅读时长的显著提升,并在内容生态和账号生态上也取得了正向收益。本文将由浅入深,分享腾讯 QQ 看点图文多目标推荐实践中积累到的经验和方法,供有需要的同
作为【推荐系统】系列文章的第七篇,将以CIKM2020中的一篇论文“Search-based User Interest Modeling with Lifelong Sequential Behavior Data for Click-Through Rate Prediction”作为今天的主角,主要介绍针对Lifelong用户行为序列建模的方案,用户行为长度可以达到上万,而且可以像DIN那样,对于不同的候选商品从用户行为里查找有效的信息建模用户的特殊兴趣。
首先我们将问题再明确一下,我们是将 广告算法里面的推荐广告和 自然推荐结果里的推荐系统进行对比,因为广告算法里面还有“搜索广告”,搜索广告和推荐系统差异性就太大了,这里不做讨论。
以往CTR(Click-Through Rate、点击率)预估模型更加关注于单个业务场景域(domain)的预测。在淘宝的App中,有多种domains需要用到CTR预估模型,比如首页推荐、猜你喜欢等等。如果每个场景都单独建模,模型的数目会很多,可能有几百个,维护成本变大,而且有的domains的数据比较少,模型的学习效果也不够好。考虑到不同domains之间有很大的共性,比如domains间的用户是重叠的、商品也是重叠的,一个思路是把多个domains放到一起建模,利用domains间的共享部分,提升其他domains的效果,减少模型的个数。
在计算广告和推荐系统中,CTR 预估一直是一个核心问题。无论在工业界还是学术界都是一个热点研究问题,近年来也有若干相关的算法竞赛。
在做数据分析的时候,很多同学在面对一堆数据会无从下手,觉得从哪个角度分析都可以得到很多结论,导致分析的战线越来越长,但是却始终得不到想要的结果。
PAL: A Position-bias Aware Learning Framework for CTR Prediction in Live Recommender Systems(RecSys2019)
编者:本文来自搜狗资深研究员舒鹏在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的主题演讲,介绍了深度学习在搜狗无线搜索广告中的应用及成果。戳上面的“携程技术中心”(ctriptech)关注,可获知更多技术分享信息哦。 舒鹏老师的分享可点下面的视频看回放,下载演讲PPT请点击阅读原文。 搜索引擎广告是用户获取网络信息的渠道之一,同时也是互联网收入的来源之一,通过传统的浅层模型对搜索广告进行预估排序已不能满足市场需求。近年来,深度学习在很多领域得到广泛应用并已取得较好的成果,本次演讲就是分享深度学习如何有效的运用在
非常高兴与大家进行“深度学习演进之路”的交流,阿里妈妈是阿里巴巴集团下的大数据营销平台,是负责阿里巴巴变现的一个事业部。我研究的方向是机器学习、计算机视觉、推荐系统和计算广告。我在清华大学读的本科和博士,专业是计算机视觉,毕业之后加入阿里巴巴广告技术部,后来组成阿里妈妈事业部,这个事业部负责阿里所有的广告变现产品。我现在是阿里妈妈的研究员,负责精准定向广告技术团队,负责的产品有智能钻展、直通车定向广告,熟悉阿里系统的同学可能会知道这两个产品。
阿里近几年公开的推荐领域算法有许多,既有传统领域的探索如MLR算法,还有深度学习领域的探索如entire-space multi-task model,Deep Interest Network等,同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探索,提出了MARDPG算法。
预测post-click转换率CVR在排序系统如推荐系统、广告中是至关重要的。传统的CVR模型使用深度学习方法已经实现到state-of-the-art水平。但是在实际应用中会遇到几个特定的问题让CVR模型建模变得困难。比如,传统的CVR模型是在点击曝光样本上训练的;但是最终是在整个样本空间上进行应用(曝光样本空间)。这就造成了样本选择偏差问题(Sample Selection Bias)。此外,数据稀疏问题让模型训练变得困难。在这篇论文中,提出利用用户行为序列数据,如曝光—>点击—>转化,对CVR模型建模的新方法。提出的ESMM模型可以同时消除上述两个问题:1)在整个样本空间对CVR模型进行建模;2)使用特征表示迁移学习策略对数据稀疏问题进行解决。在淘宝推荐系统收集的数据集上,ESMM模型比其他方法表现优异。最后公开了一个抽样版的数据集,包含点击、转换标签序列独立的用于CVR训练的训练样本。
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。
非常高兴与大家进行“深度学习演进之路”的交流,阿里妈妈是阿里巴巴集团下的大数据营销平台,是负责阿里巴巴变现的一个事业部。我研究的方向是机器学习、计算机视觉、推荐系统和计算广告。我在清华大学读的本科和博士,专业是计算机视觉,毕业之后加入阿里巴巴广告技术部,后来组成阿里妈妈事业部,这个事业部负责阿里所有的广告变现产品。我现在是阿里妈妈的研究员,负责精准定向广告技术团队,负责的产品有智能钻展、直通车定向广告,熟悉阿里系统的同学可能会知道这两个产品。 我将分三个部分来讲一下。先讲互联网数据下的深度学习演进,然后讲一
今天给大家带来的是美团在CIKM2022上中稿的论文,重点关注于CTR预估中的超长用户行为序列建模。与SIM、ETA这类基于“检索”的建模范式不同,论文提出了一种简单而且有效的基于“采样”的建模范式。基于采样多个hash function和SimHash,弥补了基于“检索”的建模范式中信息缺失以及效果和效率难以平衡的缺点,极大降低计算复杂度的同时实现了在超长行为序列下类似target-attention的建模效果,一起来看一下。
CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Y andex在2017年开源的机器学习库,也是Boosting族算法的一种,同前面介绍过的XGBoost和LightGBM类似,依然是在GBDT算法框架下的一种改进实现,是一种基于对称决策树(oblivious trees)算法的参数少、支持类别型变量和高准确性的GBDT框架,主要说解决的痛点是高效合理地处理类别型特征,这个从它的名字就可以看得出来,CatBoost是由catgorical和boost组成,另外是处理梯度偏差(Gradient bias)以及预测偏移(Prediction shift)问题,提高算法的准确性和泛化能力。
PV(Page View): 是系统一天的访问量(有的媒体公司,广告和内容分开,PV则代表他们的广告曝光,访问量用request代表,其实是一个意思);
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。
目前大多数的CTR模型采用的是Embedding和Feature Interaction(以下简称FI)架构,如下图所示:
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。
之前咱们介绍过阿里的SIM,通过一种两阶段的方式来使用用户所有行为序列来提升点击率预估的精度。而最近阿里的最新的进展中,尝试将两阶段的处理方式升级为端到端的处理方式,相关的论文会在后续进行介绍。而今天,我们主要介绍另一篇通过两阶段的方式对用户行为序列进行使用的论文UBR4CTR,一起来看一下。
与报纸、杂志、电视、广播这些传统的传播媒体广告相比,新生的互联网广告拥有天然优势:它能够追踪、研究用户的偏好,并在此基础上进行精准广告推荐和营销。
在推荐系统中,通常有多个业务目标需要同时优化,常见的指标包括点击率CTR、转化率CVR、 GMV、浏览深度和品类丰富度等。为了能平衡最终的多个目标,需要对多个目标建模,多目标建模的常用方法主要可以分为:
在推荐系统中,用户的显式反馈、隐式反馈、正反馈和负反馈都能够反映用户对被推荐物品的偏好,这些反馈信息在推荐系统中十分有用。然而,现在的大规模深度推荐模型往往以点击为目标,只看重以用户点击行为为代表的隐式正反馈,而忽略了其它有效的用户反馈信息。腾讯微信的这项研究关注用户多种显式/隐式和正/负反馈信息,学习用户的无偏兴趣偏好。
摘要:本文主要介绍阿里的深度兴趣网络DIN模型。为了解决推荐领域中用户历史行为包含大量用户兴趣信息,但只有一小部分用户兴趣信息会最终影响用户点击行为的问题,阿里引入Attention机制提升相关商品的权重同时降低非相关商品的权重,最终实现对用户历史行为进行加权的目的。同时讲了DIN模型中其他具有借鉴价值的工程实践,包括自适应正则Regularization、自适应激活函数Dice和评价指标使用GAUC替代AUC。
网络与数字媒体广告的存在为品牌能够更好地传播与发展起到了良好的推动作用,当前,我们处在全面数字化的大环境下,运用“ip地理定位技术”可以有效提升用户CTR。
而品牌广告则是为了通过提升品牌知名度美誉度从而间接带来该品牌产品用户和销售收入的增长。
Correct Normalization Matters:Understanding the Effect of Normalization On Deep Neural Network Models For CTR Prediction
随着 Shopee 业务的扩张,消费者对客服咨询的需求不断攀升。Shopee Chatbot 团队致力于基于人工智能技术打造 Chatbot 与人工客服 Agent 的有机结合,通过 Chatbot 来解决用户日常的咨询诉求,给用户提供更好的体验,缓解和减轻人工客服的压力,也帮助公司节省大量人力资源成本。目前,我们已经在多个市场上线了 Chatbot。如上图所示,用户可以通过 Shopee App 中的 Mepage 体验我们的 Chatbot 产品。
这是一个非常好的问题,问到算法的根本上来了。我觉得从两方面答才能把这个问题答清楚,一个角度是从产品经理的角度,一个角度是从我们算法工程师角度。
美团到店广告平台在用户行为序列建模算法的迭代落地中,基于对业务实际场景中用户决策心智的观察,创新性地提出了深度上下文兴趣网络,精确建模了用户的兴趣,提升了CTR等线上业务指标。本文介绍了相应算法背后的动机、建模方法以及工程优化,希望能为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。
微博上近日流传一个段子,“2020年曾是各大科幻片中遥远的未来,但是现在离这个遥远的未来也只有6个月时间了”。只是借此感慨一下2019年转瞬之间半年的时间已经过去了,目前深度学习火热朝天,深度学习在推荐系统和CTR预估工业界的论文也是一篇接着一篇良莠不齐。
导读:汽车之家的推荐系统紧随前沿技术,在支持内部多个推荐场景的同时,对外也有了一定的输出。未来我们期望汽车之家的推荐系统不只是前沿技术的应用者,更是推动者和创新者。本次分享的主题为汽车之家推荐系统排序算法迭代之路,主要包括:
Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction(AAAI2019)
在深度学习还没有引入到点击率(Click-Through Rate,CTR)预估之前,CTR预估的模型大概经历了三个阶段:逻辑回归(Logistic Regression,LR),因子分解机(Factorization Machine,FM)、梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)。
本文介绍的是IJCAI-2020论文《Deep Feedback Network for Recommendation》,作者论文作者是来自腾讯微信的谢若冰、凌程、王亚龙、王瑞、夏锋和林乐宇研究员。
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