如何在R中使用dbplyr找到点击率？_使用dbplyr的r中条件的随机样本_如何在dbplyr中使用R代码创建自定义SQL函数？ - 腾讯云开发者社区

如果是在Windows平台下，那么应该首先检查R包安装路径是否有问题（使用.libPaths()函数查看），尽量不要安装到".RLibrary"之类的无版本依赖的文件夹中。...如果大家搜索过这个错误会发现遇到这个问题的人还挺多的，而且看起来他们的解决方案相对是没有切合问题本质或者是比较偶发的解决方案：如重新安装一个R包，修改R包的载入顺序等等。...Depends是代表这个依赖项会载入到全局环境中。 Imports是代表这个依赖项只会在当前包的环境中载入。 Suggests一般是用于帮助文档渲染时使用的依赖项。...手动安装R包手动安装源码包可以通过两个方式，一个是R里面使用install.packages函数，另一个是使用命令行工具R CMD INSTLAL。...(1) install.packages 在R中，使用install.packages(pkgs = "tar.gz文件路径", repos = NULL)即可。

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如何在 Termius 中添加带有端口转发的 ssh 命令(使用 -L、-R、-D)

如何在 Termius 中添加带有端口转发的 ssh 命令(使用 -L、-R、-D)？本文提供了将ssh端口转发规则映射到 Termius 中的端口转发规则的命令片段示例。...)正式激活版本地端口转发规则 ssh -N -L 127.0.0.1:8080:web.example.com:80 user@host.example.com 远程端口转发规则 ssh -N -R

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端到端的单细胞管道SCP-安装

---- 1、安装到全局环境中这里的全局环境是指R的默认包路径（在R中通过.Library查看），与之相反的是后文中使用renv所创建的隔离环境。...R版本要求： R >= 4.1.0 Python版本要求： Python 3.7-3.9 注意，实际上Python版本并不重要，因为无需手动配置python环境，使用SCP中的PrepareEnv函数会自动下载安装所需版本的...国内用户建议使用镜像，可用的一些镜像地址可在GitHub上找到，一般可以直接运行下面的代码完成创建： SCP::PrepareEnv( miniconda_repo = "https://mirrors.bfsu.edu.cn...解决办法是在R中运行： if (!...dbplyr。

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R语言有多强大？十个你不知道的功能

但在与计算机领域朋友的沟通中，R语言其实已经成长为一种多功能的编程语言，它的功能远不限于数据分析而已。但是，R语言的很多优秀特性并不为R语言社区以外的人所熟知。...比方说如果使用R语言的flexdashboard包，你只需要36行代码，就可以生成一个可交互的动态报表，来探索你的BMI指数与全国健康营养检查样本结果的关联。...4.通过使用R语言的dplyr/dbplyr，几乎各种数据库都可以连接使用dbplyr包，用R语言连接各种数据库，无论是本地的还是远程的，都非常方便。...这个功能使R语言用户可以不用担心底层的数据库，而独立地从主流数据库中抽取数据。R语言的bigrquery包还可以直接利用BigQuery和其他大规模数据存储。...8.你可以使用R语言来生成电子游戏的界面不仅是网络应用，R语言甚至可以生成电子游戏的界面。nessy 包可以帮助你生成并部署NES风格的Shiny应用。

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KDD22「Salesforce」基于向量化的无偏排序学习

基础在本文中，使用粗体字母表示向量（如， \mathbf{r} ），使用细字母表示标量（如，r）。通常，LTR 的核心是学习一个排序模型f。对于查询，可以按分数降序对文档进行排序。...假设文档的点击率仅取决于其排序特征和偏差因素。 c(\mathbf{x,t})=P_r(c=1|\mathbf{x,t}) 表示点击率函数。...,x_n} ，目标是使用它们的相关embedding \mathbf{r(x_1),...,r(x_n)} 进行排序。简单地对向量中的元素进行平均并根据平均值对所有向量进行排序是不合适的。...\quad i \in[n] 3.3 找到基向量假设已经得到函数 \mathbf{r(·)} 和 \mathbf{o(·) } ，目标是在无监督的情况下找到基向量。...\mathbf{r(x_i)}^{\top}\mathbf{\tilde{o_q}}=\mathbf{r(x_i)}^{\top}\mathbf{o(t)} 表示计算的点击率。

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淘宝用户行为数据分析

我们采用多维度拆解分析方法对问题进行拆解，用假设检验分析法、对比分析法和RFM模型分析法具体分析用户使用流程及具体业务指标中的问题。从业务指标进行分析： ?...所以我们可以进一步假设：用户想要在淘宝找到什么商品淘宝平台推送的商品是否满足用户需求 6.2 用户流失情况原因分析 6.2.1 用户想要在淘宝找到什么商品(具体研究某几类商品，将关注点聚焦) 衡量用户最想要在淘宝平台找到什么产品...对比发现商品类型为4756105、4145813和2355072商品点击率最高，可以说明需求量最大。所以我们可以看看这几个商品种类具体是什么点击率高。...计算R和F的平均值： SELECT avg(R_score),avg(F_score) FROM (SELECT 用户ID,R, (case when R BETWEEN 0 and 2 then 4...对于消费频率高但是近期没有消费的重要保持用户使用邮件推送、APP push的方法、活动短信提醒的方法召回。

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深度学习应用篇-推荐系统：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解

个性化推荐系统是信息过滤系统（Information Filtering System）的子集，它可以用在很多领域，如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。...，如年龄、性别、职业、收入、兴趣等。...2、排序的作用高效：帮助用户找到想要的商品（新闻/音乐/……），发掘长尾降噪：将重复的文章进行合并，剔除垃圾信息提高用户访问的频次：让用户频繁访问，并总是能找到他们想要阅读和购买的物品 3、...Error，RMSE 经常被用来衡量回归模型的好坏，使用点击率预估模型构建推荐系统时，推荐系统预测的其实是样本为正样本的概率，RMSE被定义为： RMSE=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_...比如搜索“推荐系统”图书时，最理想的结果时R1、R2、R3，但出现的结果是 R2、R3、R1，CG值是没有变化的。

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深度学习应用篇-推荐系统：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解

个性化推荐系统是信息过滤系统（Information Filtering System）的子集，它可以用在很多领域，如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。...，如年龄、性别、职业、收入、兴趣等。...2、排序的作用高效：帮助用户找到想要的商品（新闻/音乐/……），发掘长尾降噪：将重复的文章进行合并，剔除垃圾信息提高用户访问的频次：让用户频繁访问，并总是能找到他们想要阅读和购买的物品 3、衡量指标...Square Error，RMSE 经常被用来衡量回归模型的好坏，使用点击率预估模型构建推荐系统时，推荐系统预测的其实是样本为正样本的概率，RMSE被定义为： $$RMSE=\sqrt{\frac{1...比如搜索“推荐系统”图书时，最理想的结果时R1、R2、R3，但出现的结果是 R2、R3、R1，CG值是没有变化的。

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SIGIR2021 | 一种自动发掘CTR预估中强大特征交互的通用方法

| 作者：YEN | 单位：东北大学 | 研究方向：推荐系统、计算广告本文分享一篇发表在SIGIR’21的点击率预估方面的文章，AutoPI：一种自动发掘点击率预估中强大特征交互的通用方法[1] 论文核心内容...下图说明了DARTS模型如何在directed acyclic graph(DAG)超图的边缘上应用连续松弛并确定最终模型。 ? DARTS架构假设这里的结构是使用有向无环图(DAG)表示。..., 在验证集上找到最优的权重参数。...对于每一个cell，目标是中从选择最合适的操作来连接两个节点。连续放松的关键是组合优化问题转换为找到一组合适的权重来组合之间所有的操作算子。...性能评估我们的方法的目标是找到强大的交互，以便在目标数据上获得较高的预测性能。我们在搜索过程中获得了验证集上性能最好的体系结构参数，然后将连续体系结构编码转换为离散体系结构编码。

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推荐系统从0到1:排序模型

这其中每一个特征即是 x 向量中的一维，也对应着预测公式中 θ 向量中的一个权重，而我们模型训练的过程则是求出 θ 向量，最终我们可以通过线上的 x 向量实际输入，代入公式最终得出预测点击率 g(x)。...矩阵分解在推荐系统中很常用，实质上是将一个高维稀疏矩阵分解成两个低秩矩阵，其中 k 被称为隐向量维度。在原始的稀疏矩阵 R 中，大部分二阶特征的关系系数是缺失的。...而通过训练模型最小化 R 和预测矩阵 R‘ 的损失（如最小二乘），可以求出任意 Ri,j 的值。FM 的kernel在此基础上学习到任意二阶特征的非线性关系，求得它们的权重。 2....模型训练确定模型后，我们需要根据目标确认损失函数，比如回归一般使用 RMSE，二分类使用 Cross Entropy，然后我们就需要朝最小化损失函数的目的来训练参数了。...求解函数有多种，如果数据量较小，可以选择批量训练的方式，如传统的梯度下降法： Batch Gradient Descent，也可以选择拟牛顿法如 L-BFGS ，用二阶导数求得更快的训练速度。

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推荐系统遇上深度学习(八十五)-长用户行为序列建模探索:MIMN

/github.com/UIC-Paper/MIMN/tree/master/script 又双叒叕是一篇用户行为序列建模的文章，主要关注三个方面，分别是数据特征存储、线上预测效果、线上预测耗时，即如何在使用更长的用户行为序列...2）sequential-modeling方法，将用户行为序列当作连续的信号，并使用LSTM／GRU等方法来抽取用户的兴趣，如DIEN的兴趣抽取层和兴趣演化层。...接下来，咱们首先来介绍一下实时点击率预估系统，再介绍一下MIMN模型。 2、实时点击率预估系统在推荐或者广告系统中，点击率预估模块起着至关重要的作用。...、用户行为序列特征、广告特征，特征通常存储在内存存储系统中，如TAIR（对线上特征存取不太了解的同学可以百度一下） 4）基于给定的特征，调用相关的模型，系统给出对应的点击率预估结果这样一套实时点击率预估系统看似比较完善...那么在使用UIC server之后，实时点击率预估的架构变为如下：前述两方面的挑战是否解决了呢？

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用预训练GNN预估点击率有奇效？

作者：十方说到点击率模型这个“古老”的话题，大家第一时间想到的是wide&deep，DeepFM，DCN等。但是说到GNN预估点击率，大家又能想到几个呢？...极其占用资源：统计特征实际使用时，需要一张很大的此表，key是统计的pair，value是统计值，而且随着时间变化，这张巨大的此表也需要频繁更新，由此引起了很多计算和维护成本。...PCF-GNN 既然是pretrain模型，第一步当然是做预训练，然后再进行下游任务也就是点击率预估。...如u1和i1曝光过3次，点击过一次，所以边的值为1/3。 ?...这个公式表达的非常清楚且简洁，k就是第几层(需要多次聚合)，r是节点间是何种关系，不同关系会通过AGGREGATE函数聚合成|r|个向量，最后再通过COMBINATION函数把|r|个关系的向量聚合起来最后最终

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Sticky Posts Switch插件教程WordPress中为分类添加置顶文章

推荐：如何在Xampp中安装PHP GD(GD Graphics Library)什么是置顶帖/文章？　　置顶帖/文章与将您的文章放在首页或广告牌上是一样的。...随着网站的发展，新访问者可能很难找到您的内容或热门文章。这些文章可能会隐藏在您在网站上发布的其他博客文章中。在类别页面上放置粘性帖子对于突出显示WordPress网站上最重要的内容非常有用。...这样做将提高他们的知名度和点击率 CTR。　　这样人们可以更轻松地找到您的支柱帖子并帮助他们获得更多的综合浏览量。它还有助于让用户在您的网站上花费更多时间并提高参与度。...和 MultilingualPress如何在WordPress中为类别添加置顶文章？　　...Sticky Posts Switch插件教程WordPress中为分类添加置顶文章　　此外还可以选择在主页、帖子存档页面或分类页面（如类别和标签）上显示粘性帖子的位置。

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计算广告——平滑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。...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...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...)为隐含的CTR的值，为点击率，点击率在此是一个隐含的参数，广告是否被点击满足二项分布，即Binomial(Ii,ri)Binomial\left ( I_i,r_i \right )，其中，IiI_i

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干货 | 挖掘旅游热点吸引年轻人，携程自动热点投放系统的背后玩法

前言从2017年开始，携程用户搜索时使用的关键词发生了一些有趣的变化：虽然传统的热门目的地词如“上海、北京”依然占比很高，但是大量长尾词如冷门景点、新兴景点也开始在搜索热词榜上占据一席之地。...所以，如果能量化编码长度，找到使得长度最短的群组划分，那就找到了一个好的群组划分。)...通过细化主题类型，将信息来源细分为娱乐/汽车/体育/游戏/旅游/文化/其他等多个类别，使用开源语言模型搭建多分类下游任务，预测多个类别，如果类别中包含旅游标签且大于一定阈值，则认为该新闻为旅游相关。...使用文本检索模型提取海量新闻、文章数据的语义特征作为检索库，提取有标签badcase的语义特征作为query feature，计算query feature 与检索库中的每一个特征的相似度，并设置相似度阈值...对此，我们使用NLP技术对旅拍的曝光点击率从文本内容角度进行建模。 3.2 方法基于内容的曝光点击率预估的具体流程如下图所示， ?

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多任务学习在美图推荐排序的近期实践

一、前言距笔者上次提出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。...如下图，在秀秀社区首页Feed推荐场景中， Homoscedastic Uncertainty估计方法表明关注转化率的不确定性确实比点击率预估任务高，因此我们应该让点击率预估任务来主导整体模型的学习。...六、未来展望对于多目标预估问题，我们已经实现了一套具有良好拓展性的系统，并在生产实践中取得了成功应用。纵观业界，不少公司也在生产中使用了各种多任务模型和算法。...In Learning to learn Lin T Y, Goyal P, Girshick R, et al....Focal loss for dense object detection Kendall A, Gal Y, Cipolla R.

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谷歌Youtube推荐系统及其深度学习技术应用初窥 | 附算法全文下载 | 解读产品

在一个实时实验中，我们能度量在点击率、观看时间与许多度量用户参与度的指标中不易察觉的变化。这是非常重要的，因为实时A/B测试结果不总是与离线实验有相关性。 ? 　...输入数据： 1）内容数据-如视频信息数据：标题、描述等等。 2）用户行为数据-分为显式和隐式两类，显式包含用户主动评分、收藏/点赞、订阅；隐式包含用户观看视频过程中的互动，如长观看等。...相关视频：要找到一个视频v_i的相关视频R_i，这里定义“相关”的意思为用户看了种子视频v后喜欢看的视频。寻找相关视频的算法属于规则挖掘或称为共同访问计数。...除此以外，还有很多问题需要解决，如描述偏向、噪声观看数据等等。另外额外一些数据也可以被使用，如视频观看的顺序和时间戳等。...对种子视频集合中的v_i，考虑它的相关视频R_i，并求相关视频的合集排名：基于信息1）视频质量；2）用户特征；3）多样性，进行排名。

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计算广告笔记02-计算广告基础

在互联网广告中，位置的影响有时会更加显著，如何从算法上消除由此带来的点击率的偏差是一个重要的实际问题。 ? 关注阶段。指受众从物理上接触到广告，到意识上关注到它的过程。...计算广告的核心问题计算广告的核心问题：为一系列用户与上下文的组合找到最合适的广告投放策略以优化整体广告活动的利润。计算广告核心挑战可以用一个最优化问题来表达： ?...按媒体网站和广告主网站上的行为对收入r进行分解，是实践中比较合理且容易操作的方式： eCPM=r(a,u,c)=μ(a,u,c)∗v(a,u,c) eCPM = r(a,u,c)=\mu(a,u,c...) * v(a,u,c) eCPM=r(a,u,c)=μ(a,u,c)∗v(a,u,c) μ\muμ 表示点击率，v表示点击价值，即单次点击为广告主带来的收益。...虽然结算方式是CPM，但供给方会承担点击率和点击价值估计的任务。实践中，oCPM往往是向某个广告主提供CPA结算之前的一种过渡方式。 ? 广告有计费需求，同时产生了第三方检测的需求。

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转化率预估中的贝叶斯平滑

而二项分布的共轭分布就是分布，也就是说，点击率服从分布我们可以从历史数据当中学到历史数据的分布的具体参数，也就是先验分布（不加任何条件限制的分布）共轭先验有一个特性：如果找到一个，...1）首先给出参数的一个初始值（通常可以使用矩估计得到的结果作为初始值）。 2）在初始值处，构造似然函数的一个紧的下界函数。这个下界函数可以求得其最大值处的闭式解，将此解作为新的估计用于下一次迭代中。...其中表示某个广告是否被点击，点击取1，未被点击取0，是某件商品被点击的概率，即点击率。 4.2. 冷启动问题——点击率极大似然估计在上式的假设下，可以使用极大似然法计算出点击率的估计。...适用于点击率的损失函数有：贝叶斯参数估计的过程可以简单描述为：求，使得损失函数在r的后验分布上的期望最小。...其中和就是点击次数和曝光量，即为3.2中的，αβ是3.2中的。和是从历史数据中得到的。上面的内容给出了为什么很多文章会假设点击率服从分布的理由，因为最终的平滑的因子是分布（先验分布）中的两个参数。

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R tips：自杀式R包的安装

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推荐系统遇上深度学习(九十五)-点击率预估中的软频率控制

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深度学习应用篇-推荐系统：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解

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