关注我们，一起学习 标题: AT4CTR: Auxiliary Match Tasks for Enhancing Click-Through Rate Prediction 地址：https://arxiv.org...导读 本文主要是针对CTR预估中数据稀疏性问题提出的相关方法，再原有的ctr预估模型中引入了一个辅助匹配任务，通过对比学习来提高点击率预测精度（AT4CTR）。...这里采用常见的序列推荐方法中的思路，对于给定的历史行为序列，每次用前n个交互的聚合emb来预测第n+1个item；那么真实交互的为正样本，同batch其他交互序列同位置的item为负样本，构建对比损失...正负样本对构造方式：将正样本中的用户/item与同一batch中其他样本的item/用户组合为InfoNCE损失的负样本。 用户的表征包含用户画像和行为序列的emb。...本节设计了第二个辅助匹配任务，通过将InfoNCE作为全softmax的近似值来执行下一个item的预测任务。将过去的行为视为用户的表征，将下一个行为视为会交互的目标item。
以下是一些使用 ctr 命令的示例：示例1：下载并运行一个容器使用以下命令从 Docker Hub 下载一个 Ubuntu 容器镜像：sudo ctr images pull docker.io/library...示例2：创建并使用容器快照使用以下命令创建一个名为 my-container 的容器：sudo ctr run -d docker.io/library/ubuntu:latest my-container...：sudo ctr snapshot list my-container接下来，您可以使用以下命令来创建一个基于快照的新容器：sudo ctr run --snapshot my-container:my-snapshot...1000然后，使用以下命令列出所有正在运行的任务：sudo ctr tasks list您应该会看到一个名为 my-container 的任务。...接下来，您可以使用以下命令来查看任务的日志：sudo ctr tasks logs 将 替换为 my-container 任务的 ID。
ctr 是一个用于与 containerd 交互的命令行工具。containerd 是一个面向容器的守护进程，它可以管理容器生命周期、镜像、存储和网络。...ctr 命令行工具提供了一种简单的方式来管理 containerd。常用命令以下是 ctr 命令的一些常用命令：imagesimages 命令用于列出本地镜像。...使用以下命令列出所有本地镜像：sudo ctr images list您还可以使用以下命令下载 Docker Hub 上的镜像：sudo ctr images pull docker.io/library...：sudo ctr containers stop taskstasks 命令用于管理容器中运行的任务。...使用以下命令列出所有正在运行的任务：sudo ctr tasks list使用以下命令查看任务的日志：sudo ctr tasks logs snapshotsnapshot 命令用于管理容器快照
导语 笔者对各大厂商CTR预估模型的优缺点进行对比，并结合自身的使用和理解，梳理出一条CTR预估模型的发展脉络，希望帮助到有需要的同学。 0. 提纲 1. 背景 2....LR 海量高纬离散特征 (广点通精排) LR（逻辑回归）1可以称之上是 CTR 预估模型的开山鼻祖，也是工业界使用最为广泛的 CTR 预估模型。...梯度提升（Gradient Boosting）：每次建树是在之前建树损失函数的梯度下降方向上进行优化，因为梯度方向(求导) 是函数变化最陡的方向。不断优化之前的弱分类器，得到更强的分类器。...6.1 优缺点 优点：MLR 通过先验知识对样本空间的划分可以有效提升 LR 对非线性的拟合能力，比较适合于电商场景，如 3C 类和服装类不需要分别训练各自不同的 LR 模型，学生人群和上班族也不需要单独训练各自的...online 算法其实并不复杂，batch 算法需要遍历所有样本才能进行一轮参数的迭代求解(如随机梯度下降)，而 online 算法可以每取一个训练样本，就对参数进行一次更新，大大提升了效率。
导读 现有点击率建模忽略了特征表征学习的重要性，例如，为每个特征采用简单的embedding层，这导致了次优的特征表征，从而降低了CTR预测性能。...例如，在许多CTR任务中占大多数特征的低频特征在标准监督学习设置中较少被考虑，导致次优特征表示。...本文引入了自监督学习来直接生成高质量的特征表征，并提出了一个模型不可知的CTR对比学习（CL4CTR）框架，该框架由三个自监督学习信号组成，以规范特征表征学习：对比损失、特征对齐和域一致性。...CL4CTR image.png 2.1 CTR预测任务 CTR预测是一项二分类任务。...在CTR预测任务中，发现同一域的特征类似于正样本对，而不同场的特征则类似于负样本对。因此，本文提出了CTR预测中对比学习的两个新特性，即特征对齐和场均匀性，它们可以在训练过程中正则化特征表征。
3、广告点击率(CTR) 广告点击率CTR是度量一个用户对于一个广告的行为的最好的度量方法，广告点击率可以定义为：对于一个广告的被点击(click)的次数于被展示(impression)的次数的比值。...CTR=#click#impression CTR=\frac{\#\; click}{\#\; impression} 广告点击率对于在线广告有着重要的作用，在网络中，对于有限的流量，通常要选择出最优质的广告进行投放...，此时，CTR可以作为选择广告和确定广告顺序的一个重要的标准。...但是在计算CTR时，由于数据的稀疏性，利用上述的计算方法得到的CTR通常具有较大的偏差，这样的偏差主要表现在如下的两种情况： 1、例如展示impression的次数很小，如11次，其中，点击的次数也很小...(这里的很小是指数值很小)，如11，按照上述的CTR的计算方法，其CTR为11，此时的点击率就被我们估计高了； 2、例如展示的次数很大，但是点击的次数很小，此时，利用上述的方法求得的CTR就会比实际的CTR
https://github.com/DSXiangLi/CTR NFM NFM的创新点是在wide&Deep的Deep部分，在Embedding层和全联接层之间加入了BI-Pooling层,也就是Embedding...IPNN是在k的axis上求和得到 (N^2) 个scaler拼接成输入， 而NFM是在 (N^2) 的axis上求和得到 (1*K) 的输入。...注意力部分是一个简单的全联接层，输出的是 (N(N-1)/2) 的矩阵，作为sum_pooling的权重向量，对element-wise特征交互向量进行加权求和。...y = interaction_output + linear_output add_layer_summary( 'output', y ) return y CTR...CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM
导读：本文主要介绍深度CTR经典预估模型的演化之路以及在2019工业界的最新进展。...在CTR预估任务中（以下简称CTR任务），我们通常利用user信息、item信息和context信息来预测user对item的CTR。...本文主要关注利用仅根据user信息、item信息、context信息，不考虑用户历史信息的“传统”深度CTR模型的演化过程，希望通过梳理，大家能够对近年来深度学习模型在CTR任务上的探索有一个大体的认知...深度CTR模型的基本框架 典型的深度CTR模型可以分成以下四个部分：输入、特征嵌入（Embedding）、特征交互（有时候也称为特征提取）和输出。 ?...一言以蔽之，LR将特征加权求和并经sigmoid即得到CTR值，在深度CTR模型的基本框架下的LR表示如下图： ? 其中嵌入部分的维度大小均为1；特征交互中具体工作是将嵌入部分得到的值相加。
概述 CTR预估是现如今的搜索、推荐以及广告中必不可少的一部分，CTR预估的目标是预估用户点击给定item的概率。...经过这么多年的发展，CTR预估算法得到了较大的改进，从开始的线性模型LR，发展到带有特征交叉的FM算法，随着深度网络的发展，CTR预估也逐渐发展到如今的基于深度模型的CTR预估，期间出现了较大一批成功在业界得到广泛应用的算法模型...在CTR预估方面，相比较于NLP和CV领域，其特征相对是大规模的，且是稀疏的，为了能够使用深度网络对CTR数据建模，需要在结构上做相应的调整，使得数据能够适应深度网络模型。 2....深度CTR模型在问题求解上的发展 参考[4]中给出了近年来深度CTR模型本身的发展，详细介绍了每一个模型在先前工作上的一些改进，下面是我在阅读一些文章后，结合参考[4]给出的深度CTR模型在问题求解思路上的发展...总结 深度学习模型在CTR问题上的探索还在继续，在CTR建模上也有更多更复杂的模型出现，在模型迭代的过程中，挖掘出更多有用的特征也是一条不断探索的道路。
在CTR预估任务中（以下简称CTR任务），我们通常利用user信息、item信息和context信息来预测user对item的CTR。...传统CTR预估任务采用的方法不外乎特征工程+LR/FM的组合，这种通过大量特征工程来提高预测效果的工作费时费力，且构造过程不具有通用性。...本文主要关注利用仅根据user信息、item信息、context信息，不考虑用户历史信息的“传统”深度CTR模型的演化过程，希望通过梳理，大家能够对近年来深度学习模型在CTR任务上的探索有一个大体的认知...深度CTR模型的基本框架 典型的深度CTR模型可以分成以下四个部分：输入、特征嵌入（Embedding）、特征交互（有时候也称为特征提取）和输出。...LR将特征加权求和并经sigmoid即得到CTR值，在深度CTR模型的基本框架下的LR表示如下图： Logistic Regression 其中嵌入部分的维度大小均为1；特征交互中具体工作是将嵌入部分得到的值相加
概述CTR预估是现如今的搜索、推荐以及广告中必不可少的一部分，CTR预估的目标是预估用户点击给定item的概率。...经过这么多年的发展，CTR预估算法得到了较大的改进，从开始的线性模型LR，发展到带有特征交叉的FM算法，随着深度网络的发展，CTR预估也逐渐发展到如今的基于深度模型的CTR预估，期间出现了较大一批成功在业界得到广泛应用的算法模型...在CTR预估方面，相比较于NLP和CV领域，其特征相对是大规模的，且是稀疏的，为了能够使用深度网络对CTR数据建模，需要在结构上做相应的调整，使得数据能够适应深度网络模型。2....深度CTR模型在问题求解上的发展参考[4]中给出了近年来深度CTR模型本身的发展，详细介绍了每一个模型在先前工作上的一些改进，下面是我在阅读一些文章后，结合参考[4]给出的深度CTR模型在问题求解思路上的发展...总结深度学习模型在CTR问题上的探索还在继续，在CTR建模上也有更多更复杂的模型出现，在模型迭代的过程中，挖掘出更多有用的特征也是一条不断探索的道路。
这里便出现了一个重要的概念，便是广告点击率(the click-through rate, CTR)。...3、广告点击率(CTR) 广告点击率CTR是度量一个用户对于一个广告的行为的最好的度量方法，广告点击率可以定义为：对于一个广告的被点击(click)的次数于被展示(impression)的次数的比值。...但是在计算CTR时，由于数据的稀疏性，利用上述的计算方法得到的CTR通常具有较大的偏差，这样的偏差主要表现在如下的两种情况： 1、例如展示impression的次数很小，如11次，其中，点击的次数也很小...(这里的很小是指数值很小)，如11，按照上述的CTR的计算方法，其CTR为11，此时的点击率就被我们估计高了； 2、例如展示的次数很大，但是点击的次数很小，此时，利用上述的方法求得的CTR就会比实际的CTR...二、CTR的平滑方法 1、数据的层次结构——贝叶斯平滑 image.png 其对应的概率图模型为： ?
https://github.com/DSXiangLi/CTR xDeepFM 模型结构 看xDeepFM的名字和DeepFM相似都拥有Deep和Linear的部分，只不过把DeepFM中用来学习二阶特征交互的...'): y = dense_output + linear_output add_layer_summary( 'output', y ) return y CTR...https://github.com/DSXiangLi/CTR CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏 LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep...CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM CTR学习笔记&代码实现4-深度ctr模型 NFM/AFM CTR学习笔记&代码实现5-深度ctr模型 DeepCrossing...zhuanlan.zhihu.com/p/79659557 https://zhuanlan.zhihu.com/p/57162373 https://github.com/qiaoguan/deep-ctr-prediction
DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈，DCN在ResNet上进一步创新，为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉。...https://github.com/DSXiangLi/CTR Deep Crossing Deep Crossing结构比较简单，和最原始的Embedding+MLP的模型结果相比，差异在于之后跟的不是全连接层而是残差层...那把ResNet放到CTR模型里又有什么特殊的优势呢？老实说感觉像是把那个时期比较牛的框架直接拿来用。。。...DCN已经很优秀，只能想到可以吐槽的点 对记忆信息的学习可能会有不足，虽然有ResNet但输入已经是Embedding特征，多少已经是泛化后的特征表达，不知道再加入Wide部分是不是会有提升。...CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM
Q2:NMF中后面加的隐藏层是否可以提高模型捕捉高阶特征并提升FM的表示能力; Q3:NFM和高阶FM,WDL以及DCS相比是否可以取得更好的效果. Q1 ?...模型之后加入非线性激活函数可以大大提升模型效果,说明更加高阶的非线性关系可以更好地帮助我们模型的预测; ? 加深模型的深度,可以大大提升模型的效果,加深一层是最为明显的,继续加效果相差不大。...NFM相较于其他的模型都取得了巨大的提升，而且模型参数也更少。 小结 本文的Bi-Interaction Pooling非常有启发,在实验中也取得了非常好的效果。...早期本人将Bi-Interaction Pooling部分加入模型当中也取得了不错的提升，比只用embedding concat的效果要好了2%左右，如果你的模型还是早期的，可以加入试一试哦。...如果有提升了记得关注一波我们的公众号。
标题：Towards Deeper, Lighter and Interpretable Cross Network for CTR Prediction 地址：https://arxiv.org/pdf.../2311.04635.pdf 会议：CIKM 23 代码：https://github.com/anonctr/GDCN 学校，公司：复旦，微软 1.导读 本文主要是针对ctr预估中特征交互方面提出的相关方法...其中门控交叉网络（GCN）捕获显式的高阶特征交互，并按每个阶层（这里的阶是指特征交互的层次深度，就是通常说的高阶交互，低阶交互等）动态过滤重要交互。...GCN的第 l+1 层门控交叉层表示为下式，其中 c_0 为经过emb层后进入交叉网络的基础输入， c_l 表示经过第 l 层的特征交互后的输出。计算过程如图2所示。...但为所有field分配相同的维度会忽略不同字段中的信息容量。如，性别的值的数量远小于itemid。
作者：十方 CTR模型相关论文，大家已经看了很多了，如FNN、DeepFm、XDeepFM等，难免会"审美疲劳"，所以这些模型真的充分挖掘了交叉特征了吗？...这篇论文《MaskNet: Introducing Feature-Wise Multiplication to CTR Ranking Models by Instance-Guided Mask》提出了...MaskBlock更好的挖掘交叉特征，提升点击率模型的效果。...在3个数据集上，MaskNet都表现最好，说明MaskBlock可以显著提升DNN挖掘复杂交互特征的能力。...参考文献 1.MaskNet: Introducing Feature-Wise Multiplication to CTR Ranking Models by Instance-Guided Mask
作者：阿泽 本文是 Google 在 RecSys 2019 上的最新论文，作者采用了目前主流的双塔模型，并基于此设计了一个使用双塔神经网络的建模框架，其中一个塔为 item 塔，编码了 item 大量的内容特征...这类双塔模型的的优化方法通常是对 mini-batch 进行负采样的方式进行训练，但是这样做会存在问题。比如说，当样本分布出现明显倾斜的时候，潜在的会破坏模型的性能。...然而，上下文通常是动态的，所以这种方法会遇到两方面的挑战： item 的语料库通常回答，如何进行快速匹配； 从用户反馈种受到的训练数据通常是非常稀疏的，因此导致模型预测对于长尾内容的方差较大。...所以，系统更需要适应数据的分布变化，从而才能获得更好的表现。 随着深度学习在诸多领域的成功应用，本文将探讨双塔 DNN 在构建检索模型中的应用，下图为双塔模型： ?...首先是不同 参数下的准确率： ? 不同数量的 hash 方程的表现情况： ? 5M 语料库下的离线实验： ? 10M 语料库下的离线实验： ? 线上 A/B 测试： ?
本文就近几年CTR预估领域中学术界的经典方法进行探究， 并比较各自之间模型设计的初衷和各自优缺点。通过十种不同CTR深度模型的比较，不同的模型本质上都可以由基础的底层组件组成。...对于大多数CTR模型来说，特征体系都极其庞大而且稀疏，典型的特征数量级n从百万级到千万级到亿级甚至更高，这么大规模的n作为网络输入在ctr预估的工业界场景中是不可接受的。...ctr结果预估的贡献度是一样的。...这种假设其实是不合理的， 不同特征在做交叉时，对ctr预估结果的贡献度是不一样的。...写在最后 ctr预估领域不像图像、语音等领域具有连续、稠密的数据以及空间、时间等的良好局部相关性，ctr预估中的大多数输入都是离散而且高维的，特征也分散在少量不同的field上。
Categorical Data: A Case Study on User Response Prediction （http://wnzhang.net/share/rtb-papers/deep-ctr.pdf...闲聊DNN CTR预估模型（http://www.52cs.org/?...CTR预估模型》（http://www.52cs.org/?...3层： 《用户在线广告点击行为预测的深度学习模型》还有其它一些数值配置 三、关于FNN/PNN的一些讨论 部分观点来自 《闲聊DNN CTR预估模型》 1、关于embedding 从离散到连续， embedding...CTR Prediction已经步入了千亿样本、千亿特征的时代[7]，Google Play App 推荐都已经是5000亿样本了[8]。
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