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）。
CPC (Cost Per Click): 按点击计费 CPA (Cost Per Action): 按成果数计费 CPM (Cost Per Mille): 按千次展现计费 CVR (Click Value Rate): 转化率，衡量CPA广告效果的指标 CVR (Conversion Rate): 转化率。是一个衡量CPA广告效果的指标，简言之就是用户点击广告到成为一个有效激活或者注册甚至付费用户的转化率。 CTR (Click Through Rate): 点击率 CTR指在搜索引擎中输入关键
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）；
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下，商品数量和种类快速增长，用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品，这就是信息超载问题。为了解决这个难题，个性化推荐系统（Recommender System）应运而生。
很多朋友估计没有做过这一块，争取最简洁的语言描述清楚。 一、业务简述 从业务上看 整个智能广告系统，主要分为： 1）业务端：广告主的广告后台 2）展现端：用户实际访问的页面 业务端，广告主主要有
来源：Coggle数据科学 本文梳理了现有的互联网广告效果监测指标体系和监测工具，结合互联网时代的广告模式构建出一个数据驱动的广告效果监测体系。文章为《数据驱动的互联网广告效果监测研究》论文的阅读笔记。 广告检测指标 从广告曝光到用户行为再到后期转化，广告效果的评估已经有了大量的评估指标。根据用户的行为，可将这些指标分为三类：流量指标、互动指标和转化指标。 流量指标 流量指标是描述广告展现情况和到达情况的一类指标。根据这些指标，广告主可以判断前端广告导流的流量价值。目前来看，流量指标仍然是一些品牌类广告主常
不知不觉，广告已经渗透在我们生活中的方方面面。你说你讨厌广告，但其实你又离不开广告，举个简单的例子，大家在求职的时候，投递简历，这也是一种广告，在求职中简历的重要性不需要过多强调。广告以前最重要的是广而高知，还记得黄金时段必播的最洗脑的"脑白金"广告，不仅广泛的触达了各个群体，也改变了人们的行为认知。关于广告，可以写很多内容，本篇主要介绍在广告行业中的专业术语，及时大家可能不从事广告行业，但是了解业务知识帮助还是很大的，比如有利于对腾讯广告算法大赛理解更加深入。
近期本来打算系统的写一下App数据分析的套路，但忽然“微信小程序”发布了。作为一名信仰互联网和做数据分析多年的“老司机”，看到新事物我也是很兴奋的。不过我还没看到有关于微信小程序里，如何进行数据收集和分析的讨论，所以还是抛砖引玉，自己先写几篇文章吧。 以往的统计方案很可能不灵了 小程序里不支持普通的HTML，JS也是有限制的，所以无法执行CNZZ、百度统计等传统的网页版统计代码。同时，更不可能通过集成友盟那种方式去用App端的分析系统。其实，就算它们能运行，对我做分析来说也远远不够用。因为在我看来它们只能
最近一段时间在进行数据埋点的重构，目前已经拉通前后端开发、测试、数据（数仓和数分）评审过后进入开发阶段。在这段时间也输出了一些关于数据埋点相关文章，和其他的产品交流如何进行埋点设计的时候反馈有点不太通俗易懂，因此梳理一个较通俗易懂的文章供一起交流学习。
“行为事件分析”对于很多业务人员来说相对比较陌生，但它却是用户分析的第一步，也是用户分析的核心和基础。一般来说事件通过埋点来获得。
在刚迈入数据的大门时，我经常对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊，尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候，会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。为了更好的在行业里面摸打滚爬，花了很多时间阅读一些指标相关的文章、书籍，总算解决了这个问题。
许多刚入门数据分析的小伙伴对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊，尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候，会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。
现在的电商可以说是各行各业都在使用，你的生活、工作、事务基本上都能和电商打上交道，但大多是都是这几类电商
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
今天给大家分享的是谷歌发表的一篇用于点击率预估中消除位置偏差的论文，除考虑位置本身的影响外，还考虑了相邻位置及展示的item的交叉影响，一起来看一下。
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。
Open signal 官方提供了2019年2月份统计的全世界4G网络覆盖率和通信速率的统计分布图如下，在目前移动互联网的浪潮下，我们要利用好用户终端设备的每个字节的流量。
相信大家看过我前两天写的网站优化中的标题优化和内容优化；肯定想知道除了标题优化和内容优化还可以优化什么？
黑话是群体搞出来，在某种群体内部流通，从而体现出群体特征的各种特别的词汇和独特含义的词。作为内卷人，那必须也要顺应潮流，及时掌握互联网圈的各种缩写和特殊词汇的含义，从而能够迅速的把自己装扮成“圈里人”。
随着软件行业的快速发展，现代的软件系统越来越复杂，功能越来越多，测试人员除了需要保证基本的功能测试质量，性能也随越来越受到人们的关注。但是一提到性能测试，很多人就直接连想到Loadrunner。认为LR就等于性能测试，其实这是不对的。LR只是性能测试的一个工具，但性能测试不仅仅是LR。本文会从以下几个方面介绍基础的性能测试理论，后续也会持续更新相关文章，尽量理论结合实践，让性能测试学习不在是工具的学习。
花名：越祈 部门：算法中心搜索策略组 入职时间：2017/06/01 主要从事蘑菇街推荐算法相关研发工作 引言 蘑菇街是一家社会化导购电商平台，推荐一直是其非常重要的流量入口。在电商平台中，推荐的场景覆盖到用户浏览行为和交易的各个环节，如搜相似、商品详情页、购物车、订单和支付等。传统的itemCF、关联规则、simirank、swing等推荐相似召回技术也广泛应用于推荐各个场景中。在电商场景，计算商品和商品、用户和商品之间的相似性是一个非常重要的课题，但是受限大部分数据是稀疏，传统的关联规则，simiran
在营销活动中，通过埋点可以获取用户的喜好及交互习惯，从而优化流程，进一步提升用户体验，提高转化率。
随着电商平台数据量的不断积累，通过数据分析，挖掘消费者的潜在需求、消费偏好成为平台运营过程中的重要环节。
推荐系统是互联网发展至今最常见也重要的技术之一。如今各类APP、网站、小程序等所有提供内容的地方，背后都有推荐系统在发挥作用。
在这个数据驱动运营的时代，数据不仅是数据工程师和分析师的事情，在工作中也要求运营从业者有一定的数据分析能力，更有人说“数据分析能力是未来运营的分水岭”。从我自身角度出发，真心觉得数据能更好推动运营策略和工作的开展。
|导语 特征之于机器学习至关重要，大部分机器学习任务中特征复杂度决定了算法效果的上限。本文主要分享特征工程的通用方法论和腾讯视频小视频场景的特征实践工作。主要内容包括小视频排序特征、特征工程的方法论、特征在机制的应用。 一、小视频排序特征 腾讯视频小视频场景所用到的特征主要包括以下几种：视频和CP特征、用户特征、因果特征、session特征。 1.1.视频特征 视频特征主要包括视频ID、标签、统计特征、视频作者以及视频作者ID、视频作者标签等等。 ID类特征是点击率预估模型中非常重要的特征，主要负责为模
CPM（Cost Per Mile）：每千人成本，指广告投放过程中，一千个人看到投放广告曝光的需要的成本价格，CPM是购买方、广告主角度，CPM= （Cost/Impression）*1000
近年，特别是近两年，广告真的是无处不在。甚至，连我最喜欢的欢乐斗地主，都开始看广告得欢乐豆了。
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/188228577
淘宝作为世界上最大的电商平台，每天为上百万的广告主提供十亿多在线广告曝光的机会。从商业目的上说，广告主为特定的场景和目标人群进行竞标以竞争商业流量。平台方在十毫秒内选择合适的广告进行展现曝光。常见的出价方法有cpm和cpc。
LTR（Learning To Rank）学习排序是一种监督学习（SupervisedLearning）的排序方法，现已经广泛应用于信息索引，内容推荐，自然语言处理等多个领域。以推荐系统为例，推荐一般使用多个子策略，但哪个策略更好？每个策略选出多少候选集？每个候选集呈现的顺序如何排序？这些问题只能根据经验进行选择，随着策略越来越多，上述问题对推荐效果的影响会越来越大。于是乎，人们很自然的想到了用机器学习(Machine Learning)了解决上述问题，至此LTR就出世和大家见面了。发展到现在，LTR已经形成较为成熟的理论基础，并且可以解决数据稀疏、过拟合等多种问题，在实际应用中取得较好的效果。 做过LTR的人都知道AUC是机器学习中非常重要的评估指标，AUC的提升会带来线上点击率的提升，其值越高越好,最大值为1。那么AUC到底是个什么东东呢？为什么AUC的提升就一定会带来点击率的提升？本文就带大家一起了解下AUC的概念及其与线上点击率的关联。
Rich Media：(富媒体)，这种应用采取了所有适合的最先进技术，以最好的传达广告主的信息，甚至与用户进行互动！如视频、flash广告等 植入式广告：在电影或电视剧或者其它场景插入相关的广告。如变形金刚，非诚勿扰等。
常见的数据清洗，预处理，数据分类，数据筛选，分类汇总，以及数据透视等操作，用SQL一样可以实现（除了可视化，需要放到Excel里呈现）。SQL不仅可以从数据库中读取数据，还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果，从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。
本次分享主题主要从以下是三个方面展开：1. 知乎推荐页场景和Ranking历程介绍；2.深度学习在Ranking中的尝试和应用现状；3.Ranking面临的问题和未来研究方向。
先说结论：淘宝对每个用户有个精准画像，其中最关键的指标是年龄、性别、购买能力（赤裸裸的欺负人！）。对每个商品有个画像，其中最关键的指标是点击率、价格档位（8档）。以搜索“皮鞋”为例，一开始推荐与用户购买能力匹配的价格档位，如果连续两次点击高价位的“皮鞋”，那么从第三次搜索开始就会发生质的变化，推荐的几乎全是高档“皮鞋”。而且淘宝搜索结果给出的，是最有可能点击或者或者购买的商品。真是目标明确，且看人下菜。
如果你打过kaggle应该一定都知道，大家心照不宣的表格数据竞赛的第一tricks：
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩
对推荐结果的评估一直都是十分重要的环节，一个推荐算法或者说排序的优劣直接体现在这些评估指标上。具体地，有三种方式，分别是产品数据层面、机器学习算法层面、用户体验层面。
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、
一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912
前言 本文介绍我们在推荐系统领域的大规模参数学习研究. 问题的起源是探究给每一个用户学习一个 ID 层级的表征, 而在千万量级的业务上, 学习如此特征将会牵涉到超十亿规模的参数学习. 对此我们根据推荐算法的特点, 实现了一个无需使用参数服务器, 在普通 Spark 能够运行的支持大规模参数学习的 FM 算法, 我们称之为 Elastic Factorization Machines (EFM). 从理论上, EFM 算法能够支持千亿规模的参数训练. 在实践中, 限于资源我们实现了一个十亿级的 EFM 算法
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。
O2O、C2C、B2B、B2C 1、O2O是online to offline分为四种运营模式：
冷启动和探索利用问题是推荐系统技术中的两个关键问题，本文结合达观数据的技术实战，对问题的解决方案进行了梳理和介绍。 1 前言 互联网技术和大数据技术的迅猛发展正在时刻改变我们的生活，视频网站、资讯app、电商网站等每天都有大量的活跃用户在不断的产生海量的用户行为，同时，每天又都产生大量的新增PGC或者UGC内容（如小说、资讯文章、短视频等）。 从推荐系统的角度来看，系统每时每刻都面临大量的新旧用户、新旧物品和大量的用户行为数据，对于用户，我们需要对要用户进行建模，去刻画用户的肖像和兴趣，然而我们常常面对
作者：文辉 | 达观数据 量子位 已获授权编辑发布 1.前言 互联网技术和大数据技术的迅猛发展正在时刻改变我们的生活，视频网站、资讯app、电商网站对于推荐系统而言，每天都有大量的活跃用户在不断的产生海量的用户行为，同时，每天又都产生大量的新增PGC或者UGC内容（如小说、资讯文章、短视频等）。 从推荐系统的角度来看，系统每时每刻都面临大量的新旧用户、新旧物品和大量的用户行为数据，对于用户，我们需要对要用户进行建模，去刻画用户的肖像和兴趣。 然而我们常常面对的情况是用户的行为是稀疏的，而且可能存在比例不一的
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
