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...和FNN，PNN一样对低阶特征的提炼比较有限 这个sum_pooling同样会存在信息损失，不同的特征交互对Target的影响不同，等权加和一定不是最好的方法，但也算是为特征交互提供了一种新方法 代码实现...}exp(a_{ij})}\\ \end{align} \] AFM几个想吐槽的点 不带全联接层会导致高级特征表达有限，不过这个不重要啦，AFM更多还是为特征交互提供了Attention的新思路 代码实现...学习笔记&代码实现系列?...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
至少bit-wise可以不限制embedding维度一致, 但vector-wise嘛我实在有些理解无能，明白的童鞋可以comment一下 代码实现 def cross_op(xk, x0, layer_size_prev...代码实现 def Bilinear_layer(embedding_matrix, field_size, emb_size, type, name): # Bilinear_layer: combine...学习笔记&代码实现系列?...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
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。。。...代码实现 在上面参数共享讨论的两种视角，刚好对应到cross layer的两种计算方式。...学习笔记&代码实现系列?...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 ---- 资料 Gang Fu,Mingliang Wang, 2017, Deep & Cross Network for Ad Click
背景 这一篇我们从基础的深度ctr模型谈起。我很喜欢Wide&Deep的框架感觉之后很多改进都可以纳入这个框架中。Wide负责样本中出现的频繁项挖掘，Deep负责样本中未出现的特征泛化。...之后针对deep的很多改进也是在探索如何把特征工程的业务经验用于更好的提取特征交互信息 代码实现 def build_features(numeric_handle): f_sparse =...连续特征的处理 ctr模型大多是在探讨稀疏离散特征的处理，那连续特征应该怎么处理呢？...CTR学习笔记&代码实现系列?...CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM 参考材料 Weinan Zhang, Tianming Du, and Jun Wang.
隐向量和权重所含信息量，当然这不代表FNN会比FM差因为FM对信息的提取只用了内积 从Wide&Deep角度，模型对低阶信息的提炼会比较有限 单纯的全联接层对于进一步提炼隐向量上的信息可能不够高效 代码实现...优化后这个sum_pooling究竟还保留了什么信息，我是没太琢磨明白 代码实现 @tf_estimator_model def model_fn(features, labels, mode, params...代码实现 @tf_estimator_model def model_fn(features, labels, mode, params): dense_feature, sparse_feature...完整代码在这里 https://github.com/DSXiangLi/CTR CTR学习笔记&代码实现系列?...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 ---- 资料 Huifeng Guo et all.
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...使用以下命令列出所有正在运行的容器：sudo ctr containers list使用以下命令启动一个容器：sudo ctr containers start 使用以下命令停止一个容器...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...使用以下命令创建容器快照：sudo ctr snapshot create 使用以下命令列出容器快照：sudo ctr snapshot
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.../ubuntu:latest然后，使用以下命令启动一个 Ubuntu 容器：sudo ctr run --rm docker.io/library/ubuntu:latest ubuntu echo "...：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。
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
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）。
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。
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： ?
导语 CTR预估模型是现代大规模工业推荐系统的核心，往往扮演着“精排”的角色。当下主流的CTR预估模型采用双分支的并行结构，一个分支以深度模型DNN为主，另外一个分支以特征交叉网络为主。...宏观来看，CTR预估模型的整体结构往往并不复杂，其动机也通常易于理解。但是，在实际的落地效果中，代码实现上的细小差异可能对最终的结果会有显著的影响。所以，戏称调模型、调参数为“炼丹”也不足为奇。...因此，本文就基于FuxiCTR复现xDeepFM模型，试图实现高性能的CTR模型。...这至少说明FuxiCTR的实现是有效的。但是，这个结果与FuxiCTR汇报的结果(AUC: 0.813)仍有差距。不过，这是尚未调参的结果。...后续 在后续的部分，本文将会对xDeepFM模型进行解读，并使用FuxiCTR提供的工具进行调参，实现更高性能的xDeepFM。
典型的特征交叉工作例如FM、DeepFM、PNN等，通过设计每个id embedding在后续的交互方式，实现了隐空间中embedding级别的交叉。...笛卡尔积生成的独立表征是非常强的记忆特征，能够实现样本的穿越，即AB这个特征组合的信息能够无损的穿越到所有包含AB特征组合的样本。...基于以上思考，本文提出了一种高效实现近似特征笛卡尔积的方式，既能利用笛卡尔积的强交互特征，参数量又不会暴增，解决笛卡尔积参数空间过大的问题。...右侧为本文提出的Co-Action Network，通过网路结构设计实现特征交叉，显著降低了模型参数量。...3 模型结构 本文提出的模型仍然是基于常规的Embedding+MLP架构，在此基础上增加了Co-Action Unit实现特征交叉。
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...参考文献 1.MaskNet: Introducing Feature-Wise Multiplication to CTR Ranking Models by Instance-Guided Mask
关注我们，一起学习~ 标题：CL4CTR: A Contrastive Learning Framework for CTR Prediction 地址：https://arxiv.org/pdf/2212.00522....pdf 代码：https://github.com/cl4ctr/cl4ctr 会议：WSDM 2023 学校，公司：复旦，微软 1....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。...可以通过引入两个关键属性（称为对齐和一致性约束）来实现类似的目标，但他们需要构建正样本对和负样本对来优化这两个约束。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。
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 ite...
最近一段日子，怎么在一个大的新闻候选集合（假设有10w条新闻）选出用来做 CTR 预估的小集合（假设是100条新闻）困扰我们已久，昨夜我夜观星象，突来灵感，遂有此文。...废话，不选个小集合 CTR 预估怎么算得过来。好，那么目的一便是确定一个精简的集合以使 CTR 预估能在线上实时响应。再进一步思考，这100条新闻要是怎么样的新闻？...准确率高：具体指这100条新闻的每一条新闻都有一个相比于普通新闻更容易被点击的理由 覆盖率高：具体指100条新闻要覆盖绝大部分上面一点所说的理由（假设有若干个理由），以减小容易被点击新闻没有进入 CTR...我们可采用 UserCF 和 ItemCF 相结合，当然初期可以简单点只实现一个。...这样虽然候选集并不是实时更新，但用户的属性是实时更新的，由于 CTR 预估是实时计算的，这样最终的推荐结果也是实时改变着 参考： http://toutiao.com/i6234278051245457921
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....扶持力度用于调节各个广告渠道 ) 互联网公司根据各自业务的特点，研发出了各种各样的 CTR 预估模型及其变种，本文尝试在众多流派和分支中梳理出一条 CTR 预估模型的发展脉络。 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。...通常连续特征会包含：大量的反馈 CTR 特征、表示语义相似的值特征、年龄价格等属性特征。...GBDT LR (FaceBook) Facebook 在 2014 年发表文章介绍了通过 GBDT 解决 LR 的特征组合问题3，其主要实现原理是： 训练时，GBDT 建树的过程相当于自动进行的特征组合和离散化
从全量广告库中召回几百条广告进入后续模块的竞价过程，这样精排过程只需要针对几百个广告计算 pCTR、pCVR 即可，就可以实现 100ms 内完整全部广告竞价过程。...拼接实时训练样本，并上报 tdbank 模型实时训练：实时消费前置模块上报的实时样本（感谢 TEG 数平同学 dockerzhang 和 gosonzhang 同学提供的 tubemq-python-sdk），可实现不同的训练触发策略...下图为优化后对照组的点击率提升幅度（对照组 CTR-实验组 CTR）。...前一节介绍了 AUC 和 CTR 的关系，但实际上影响 CTR 的还有偏差。完全有可能在 AUC 不变的情况下，通过优化偏差来提升 CTR，这是为什么呢？...偏差本身和 CTR 没有直接关系，但是在竞价环境下，偏差可以影响我们竞得的流量质量，从而影响整体 CTR。
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