本文梳理了部分CTR（广告点击预估）模型的经典论文供大家阅读，欢迎在留言区交流，也可以分享你阅读过的经典论文。 ?
CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是衡量互联网广告效果的一项重要指标。这个问题是近几年各大平台研究的热点。...实践背景 赛题背景 广告推荐主要基于用户对广告的历史曝光、点击等行为进行建模，如果只是使用广告域数据，用户行为数据稀疏，行为类型相对单一。...目标域为广告域，源域为信息流推荐域，通过获取用户在信息流域中曝光、点击信息流等行为数据，进行用户兴趣建模，帮助广告域ctr的精准预估。...（CTR）的数据挖掘赛，任务是构建一种模型，根据用户的测试数据来预测这个用户是否点击广告。...这是典型的二分类问题，模型的预测输出为 0 或 1 （点击：1，未点击：0） 机器学习中，关于分类任务我们一般会想到逻辑回归、决策树等算法，在本文实践代码中，我们尝试使用逻辑回归来构建我们的模型。
效果广告点击率预估模型使用到了用户侧、广告侧和上下文侧的很多特征，持续的特征工程始终是模型效果提升的坚实基础。...例如，我们会定期爬取广告的落地页，从中获得广告的图片和文字描述，我们还会收集一些用户订阅和UGC的内容，用户观看和点击广告的行为自然也在收集之列。...我们知道，一个广告系统的架构和请求处理流程还是比较复杂的[13]，当收到广告请求时，先要检索出符合流量和定向要求的广告，然后粗筛筛掉大部分的候选广告，然后请求pCTR模块和pCVR模块分别估计点击率和转化率...虽然点击率预估服务的接口很简单，传入用户、上下文和候选广告的信息，返回每个候选广告的点击率估值，但是背后仍然是一套比较复杂的系统，涉及到请求路由和负载均衡，分布式K/V存储和缓存等等，并不仅仅是模型运算...Mariana 2.0基本达到了上述目标，目前已经用于效果广告点击率预估的生产环境。
在前文中，我们已经分析了类似效果广告点击率预估这种场景下的模型快速更新的需求，给出了在当时看来比较稳妥的一套技术方案。...若从大数据的视角来看，效果广告是公认的典型的大数据应用之一，而效果广告点击率预估则是典型的大数据分析和挖掘，我们需要在遇到瓶颈时升级我们的方案来持续释放大数据中蕴含的效果提升潜力。...3.5 应用效果 截止2015年年末，在线学习的模型和算法已经覆盖了广点通超过一半的流量，在年末的pCTR效果放量中取得了CTR+CPM 8%+的提升，部分重点广告位取得了15%以上的提升，有力地证明了在线学习用于效果广告点击率预估的实用价值...在线学习解决了我们遇到的一些痛点，还有其他的痛点，所以，本系列后续文章除了继续介绍我们在在线学习方面的实践细节之外，还会谈一谈我们把深度学习应用于效果广告点击率预估的工作[11]。...Online_machine_learning [9] "腾讯实时计算平台（TRC）系列之一：初识TRC" [10] "【Hippo系列-系统介绍】分布式高可靠消息中间件Hippo" [11] "效果广告点击率预估近期实践
为了收入的最大化，需要统计每个广告的点击数来决定哪些广告可以投放的更长时间，哪些需要及时更换。大部分的广告生命周期很短，实时获取广告的点击数可以让我们快速确定哪些广告对业务是关键的。...所以我们理想的解决方案是有流处理数据的能力，可以统计所有广告的点击量以及统计实时的点击量。 业务数据流 来看下我们业务数据链路 ?...广告点击数据通过手机或者电脑的网页传递到“数据提取”，提取后的数据经过“数据处理”计算实时的点击数，最后存储到数据库，使用“数据查询”用于统计分析，统计每个广告的点击总数。...根据我们的数据特点，整个数据链路的数据输入输出如下： 输入 针对每个点击事件我们使用asset id以及cost 两个字段来表示一个广告信息，例如： asset [asset id] cost [actual...Spark-SQL通过Spark-Redis连接器直接查询Redis数据，统计了广告的点击数。
本文通过用户在线广告点击行为预测的应用实例来向大家展示深度学习在多字段分类数据的应用效果。...给大家举例一个直观的场景：比如现在有一个凤凰网站，网站上面有一个迪斯尼广告，那我们现在想知道用户进入这个网站之后会不会有兴趣点击这个广告，类似这种用户点击率预测在信息检索领域就是一个非常核心的问题。...回到刚才的那个场景，那么什么样的用户会点击这个广告呢？我们可能猜想：目前在上海的年轻的用户可能会有需求，如果今天是周五，看到这个广告，可能会点击这个广告为周末做活动参考。...这种场景在WEB Search、广告展示、推荐系统领域会经常遇到，比如Google和百度在做广告点击率预测时，他们人工地把这种分类数据做四阶或是五阶的结合特征，最终在一个超级大的数据集上去学习特征，而这个过程需要耗费大量人力去做特征处理...比如上述的迪斯尼广告，occupation=Student和City=Shanghai这两个向量之间的角度应该小于90，它们之间的点积应该大于0，说明和迪斯尼广告的点击率是正相关的。
本文将要分享的是笔者所在团队将深度学习技术应用于效果广告点击率预估的一些思考和实践经验。...效果广告点击率预估模型使用到了用户侧、广告侧和上下文侧的很多特征，持续的特征工程始终是模型效果提升的坚实基础。...例如，我们会定期爬取广告的落地页，从中获得广告的图片和文字描述，我们还会收集一些用户订阅和UGC的内容，用户观看和点击广告的行为自然也在收集之列。...我们知道，一个广告系统的架构和请求处理流程还是比较复杂的[13]，当收到广告请求时，先要检索出符合流量和定向要求的广告，然后粗筛筛掉大部分的候选广告，然后请求pCTR模块和pCVR模块分别估计点击率和转化率...虽然点击率预估服务的接口很简单，传入用户、上下文和候选广告的信息，返回每个候选广告的点击率估值，但是背后仍然是一套比较复杂的系统，涉及到请求路由和负载均衡，分布式K/V存储和缓存等等，并不仅仅是模型运算
前言 谈到CTR，都多多少少有些了解，尤其在互联网广告这块，简而言之，就是给某个网络服务使用者推送一个广告，该广告被点击的概率，这个问题难度简单到街边算命随口告诉你今天适不适合娶亲、适不适合搬迁一样，...其实CTR和这个一样，以前经常和小伙伴吐槽，其实做机器学习、无论是推荐还是计算广告，都和以前的算命先生没什么差别，做的好的官至国师，不好的吃不了饱饭也是有的。...Logistic Regression算法简单易于调参，属于线性模型，原理如下图： [1505207433320_8129_1505207433646.jpg] 将CTR模型建模为一个分类问题，利用LR预测用户点击的概率...PLOY2 LR优点是简单高效，缺点也很明显，它太简单，视特征空间内特征之间彼此独立，没有任何交叉或者组合关系，这与实际不符合，比如在预测是否会点击某件t恤是否会点击，如果在夏天可能大部分地区的用户都会点击...的低维连续空间向量表示预先由FM在数据集上生成，模型在训练过程中，会通过BP来更新FM层参数，其他步骤和常见的MLP没有什么区别，这里重点就是底层如何介入FM层参数的问题； CCPM CCPM利用卷积网络来做点击率预测
1 问题描述 计算广告是互联网最重要的商业模式之一，广告投放效果通常通过曝光、点击和转化各环节来衡量，大多数广告系统受广告效果数据回流的限制只能通过曝光或点击作为投放效果的衡量标准开展优化。...腾讯社交广告发挥特有的用户识别和转化跟踪数据能力，帮助广告主跟踪广告投放后的转化效果，基于广告转化数据训练转化率预估模型(pCVR，Predicted Conversion Rate)，在广告排序中引入...pCVR因子优化广告投放效果，提升ROI。...本题目以移动App广告为研究对象，预测App广告点击后被激活的概率：pCVR=P(conversion=1 | Ad,User,Context)，即给定广告、用户和上下文情况下广告被点击后发生激活的概率...6 广告特征文件(ad.csv) 7 广告位特征文件(position.csv) 3.1 初赛数据描述 测试数据从训练数据时段随后1天(即第31天)的广告日志中按照与训练数据同样的采样方式抽取得到
在前文中，我们已经分析了类似效果广告点击率预估这种场景下的模型快速更新的需求，给出了在当时看来比较稳妥的一套技术方案。...若从大数据的视角来看，效果广告是公认的典型的大数据应用之一，而效果广告点击率预估则是典型的大数据分析和挖掘，我们需要在遇到瓶颈时升级我们的方案来持续释放大数据中蕴含的效果提升潜力。...3.5 应用效果 截止2015年年末，在线学习的模型和算法已经覆盖了广点通超过一半的流量，在年末的pCTR效果放量中取得了CTR+CPM 8%+的提升，部分重点广告位取得了15%以上的提升，有力地证明了在线学习用于效果广告点击率预估的实用价值...在线学习解决了我们遇到的一些痛点，还有其他的痛点，所以，本系列后续文章除了继续介绍我们在在线学习方面的实践细节之外，还会谈一谈我们把深度学习应用于效果广告点击率预估的工作[11]。.... [8] Online machine learning [9] 腾讯实时计算平台（TRC）系列之一：初识TRC [10]【Hippo系列-系统介绍】分布式高可靠消息中间件Hippo [11] 效果广告点击率预估近期实践
那么，我们有没什么办法通过提高广告点击率来获取更多收入呢？那么下面来谈谈几种本人经验中的方法吧。...网站内容与广告相关，才会更容易贴近用户的可能性需求，产生点击广告的欲望，因此个人站长建站的时候应该给自己的网站有一个良好的定位，挂广告的时候也不应该什么都挂，应该考虑到相关性问题，才更好地提高广告点击率...个人站长当然无需做到那么极致，只要将会员系统的积分与页面广告形成关联即可，就是说用户注册会员后要获得积分升级，就要通过一定的途径赚取积分，而点击页面广告就可以被设置为其中比较重要的途径。...个人站长在这个过程中也可能会拥有一定数量的高忠诚度粉丝，这些粉丝的行为会受到个人站长的影响，其中就包括点击页面广告。个人站长也可以请一些有专业能力的人物进驻网站，吸引更多的用户。...综观以上几种方法，个人站长想提高网站的广告点击率还是要有一定的方向和能力的，这需要个人站长学习更多的各方面专业知识，并投入更大的耐心去运营策划一个网站。
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。...展示广告的场景可以表述为”在某场景下，通过某媒体向某用户展示某广告”，因此基础特征就在这四个范围内寻找： 场景 – 当时场景，如何时何地，使用何种设备，使用什么浏览器等 广告 – 包括广告主特征...对于广告点击率预估，同时拥有这三类特征。所以一个简单的方法就是级联地使用这两个方法，更好地进行特征组合。 ? 3. LR a....Online learning(FTRL and Facebook enhancement) 在线学习，及时反馈点击信息，不断演化LR模型，从而为新广告更快收敛。 4....比如说，现在认为在不同的点击率区段，影响点击率的特征的权重是一致的，但实际发现是不一样的，就可以按照点击率的区间划分，做分区间模型(据说阿里用的MLR就是这个东东)。
1.背景点击率预估（pCTR）是广告投放过程中的一个重要环节，精准的点击率预估对于广告投放系统收益最大化具有重要意义。pCTR的优化主要有算法优化，系统改进，特征探索等几种途径。...信息增益存在的一个问题是无法体现对广告的区分性，这里我们使用了二阶信息增益：设?为某特征，ad为某广告，y为目标值(y=-1,1)即代表用户点击或者不点击广告。 ?...此处IG可理解为针对某确定的广告，某特征的信息增益。也即将广告出现的概率作为先验信息引入，计算某特征区分广告的信息增益。引入先验信息后，针对某广告的点击行为的后验概率计算如下： ?...2.3基于主题模型的用户订阅兴趣 用户在点击、阅读、转发微信公众号图文信息的行为隐含着大量的信息，能够反映出用户的兴趣，挖掘出这些隐含信息，构建出一套适用于广告投放的兴趣体系对于推荐算法无疑是十分有利的...同时广告内容也有文本描述信息。广告与文章的上下文内容相关一方面能提高用户的阅读体验，另一方面对用户是否点击广告也有较大的影响[3]。
某些网站现在出了一个超恶心的需求,对过长的文章搞了一个遮罩,让用户主动点击才能展开全文,卧槽真的好烦啊,然后我以为是该网站为了减轻带宽搞的两次请求数据呢,结果一查network发现明明就一次请求~~~...这非要让用户两次操作,烦死了~ 然而办法总比困难多,这里我提供一个我利用油猴脚本进行扩展去广告,去点击展开全文的方法 1.工具 油猴脚本插件,可以到这个网站进行下载,目前支持的浏览器也比较多chrome...,顺带着也把广告去掉了~ // ==UserScript== // @name 阅读全文、自动展开全文、自动移除万恶弹框 // @namespace http://tampermonkey.net...if ($$$(".logo-close-img").length > 0) { console.log("广告关闭") //向按钮派发事件...styled__Button-sc-1ctyfcr-7").parent().remove() $$$(".gJghO").css("display","none")// 移除底部APP横幅广告
点击率预估用来判断一条广告被用户点击的概率，对每次广告的点击做出预测，把用户最有可能点击的广告找出来，是广告技术最重要的算法之一。...完整代码 关注微信公众号 datayx 然后回复 广告 即可获取。...数据中含有Label字段，表示这条广告是否被点击，I1-I13一共13个数值特征（Dense Input），C1-C26共26个Categorical类别特征（Sparse Input）。...我们要学习的目标Label表示广告是否被点击了，只有1（点击）和0（没有点击）两种状态。...所以我们网络的最后一层要做Logistic回归，在最后一层全连接层使用Sigmoid激活函数，得到广告被点击的概率。 使用LogLoss作为损失函数，FTRL作为学习算法。
作者：段石石 腾讯QQ浏览器 | 应用研究员 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 谈到CTR，都多多少少有些了解，尤其在互联网广告这块，简而言之，就是给某个网络服务使用者推送一个广告，该广告被点击的概率...其实CTR和这个一样，以前经常和小伙伴吐槽，其实做机器学习、无论是推荐还是计算广告，都和以前的算命先生没什么差别，做的好的官至国师，不好的吃不了饱饭也是有的。...将CTR模型建模为一个分类问题，利用LR预测用户点击的概率； 通常我们只需要离线收集好数据样本构造数据集，选择好合适的特征空间，离线训练好模型，测试在离线数据集上的性能之后，即可上线。...PLOY2 LR优点是简单高效，缺点也很明显，它太简单，视特征空间内特征之间彼此独立，没有任何交叉或者组合关系，这与实际不符合，比如在预测是否会点击某件t恤是否会点击，如果在夏天可能大部分地区的用户都会点击...CCPM CCPM利用卷积网络来做点击率预测，看了文章，没有太明白其中的所以然，贴下网络结构的图吧： ? 有弄清楚这篇文章的小伙伴可以讨论下。
知心商业广告也是按照点击收费的广告，为了收益最大化，点击率预估准确与否就很重要了，大家应该都知道商业广告点击率预估有一套很有效的机器学习的方法。...但是，与传统的凤巢/网盟广告不大一样，知心广告存在多种展现形式，并且不断有新的展现形式加入，这就会频繁的出现“冷”启动，数据少的问题，但是这个冷启动并不是完全的冷启动，因为虽然有多种展现形式，我们的广告库是同一套...我们先简单回顾下一个典型的广告点击率模型的几个要素： 首先是样本：一个广告的一次展现构成一个样本 然后是特征：这里一般包括ID类的非泛化特征+泛化特征 最后是模型：凤巢是经历了LR到GBDT再到DNN的过程...好的，回到我们的问题，我们的问题是有好多个点击率预估模型（一个场景对应一个模型），我们怎么利用广告库是同一套的特性，用样本充分的场景的数据/参数解决样本不充分的场景的点击率预估问题，这就是学术界研究的transfer
本文主要介绍了如何使用stacking算法进行数据挖掘和机器学习比赛中的预测问题。首先介绍了stacking算法的框架和运行过程，然后讨论了使用stacking...
软件介绍 GKD是一款基于无障碍功能的手机自动点击工具。它可以帮助用户自动完成手机屏幕上的点击操作，例如跳过广告、点击同意按钮、领取HB等。...以下是该软件的主要功能特点和使用步骤： 功能特点 1.自动点击跳过广告：GKD可以帮助用户自动点击并跳过任意开屏广告，从而提升用户体验。...2.关闭应用内弹窗广告：该软件可以自动点击关闭应用内部的各种弹窗广告，例如关闭百度贴吧帖子广告卡片或知乎回答底部推荐广告卡片。...3.配置点击规则：打开GKD的代码文件，你可以自定义或根据你的需要订阅点击规则。在代码中找到点击跳过广告的相关部分，并进行相应的配置。 4.运行GKD：在命令行中输入适当的命令来启动GKD。...你可以观察GKD在手机屏幕上自动点击的效果。 总之，GKD是一个功能强大的基于无障碍功能的手机自动点击工具，它可以帮助用户自动完成一些重复的点击操作，提高手机使用的效率和舒适度。
转化率预估与点击率预估的异同 点击率预估和转化率预估都是广告领域的典型问题，它们之间有很多的相似之处，例如都是典型的二分类，点击率预估的工具和方法也常常应用于转化率预估问题上，但是它们又有着各自的特点。...转化率预估效果采集更困难 点击率预估预测的是用户的点击行为，用户的点击行为可以通过在广告位上埋点进行上报，由于用户点击数据影响流量主的收益，因此通常流量主会尽可能保证点击效果回流的质量和数量。...转化预估效果回流时间更长 广告曝光后，用户的点击行为往往随之触发，除掉部分特殊广告位外，点击效果回流时间多在分钟级。...而用户的转化行为则发生在广告点击之后，部分转化动作发生周期比较长，例如，电商的下单转化、APP的激活转化。...[1] CPA计费：按广告的实际转化效果扣费 总结 笔者从点击率预估的视角对腾讯社交广告大数据竞赛的赛题做了点评，主要对比了广告点击率预估与转化率预估的异同点，突出比较了两者的差异性。
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