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引入算法和策略提升ctr

在云计算领域中，提高点击率（CTR）是一个重要的目标，因为它可以帮助用户更好地了解产品或服务，并增加销售额。以下是一些可以帮助提高CTR的策略和算法：

个性化推荐算法：通过分析用户的浏览历史和行为，为用户提供个性化的推荐内容，从而提高CTR。
实时监控和分析：通过实时监控和分析用户的行为和反馈，可以快速调整广告和内容的投放策略，以提高CTR。
多变量测试：通过对多个变量进行测试，可以找到最佳的组合，从而提高CTR。
用户画像：通过对用户进行画像，可以更好地了解用户的需求和兴趣，从而提高CTR。
深度学习：通过使用深度学习算法，可以更好地理解用户的行为和需求，从而提高CTR。

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CTR和推荐算法有什么本质区别？

但是实际上，“预估CTR”和“排序准确”两个目标存在gap。...所以，现实的CTR算法，往往伴随着在训练时对正样本加权，而在预测时还需要对预估出来的ctr进行校正。那为什么在推荐系统“精排”阶段，CTR预估算法依然流行？...但是由于"ctr预估"这种ponitwise的算法，在实际排序场景下干得还不错，所以在“精排”阶段使用Pairwise LTR并不是很流行。...CTR预估只适用于具备“真负”样本的场景 CTR预估本质上就是预测点击与否的二分类算法。和所有算法一样，CTR预估成功的关键之一就是样本的准确性。...但是，随机采样毕竟引入了噪声，这时，再用CTR预估这种要求“绝对准确性”的算法，就不合适了。

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一文梳理广告CTR预估算法和架构体系

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百度引入Ring Allreduce算法，大规模提升模型训练速度

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业界 | 百度引入Ring Allreduce算法，大规模提升模型训练速度

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Redis的过期策略和内存淘汰策略及LRU算法详解

1.7 过期和持久化过期信息的键存储为绝对 Unix 时间戳（Redis 版本 2.6 或更高版本为毫秒）。这意味着即使 Redis 实例不处于活动状态，时间也在流动。...这和 spring 的延迟初始化有着异曲同工之妙。当然，这是不够的，因为有过期的key，永远不会再访问。...volatile-xxx 策略只会针对带过期时间的 key 进行淘汰，allkeys-xxx 策略会对所有的 key 进行淘汰。...如果你还想同时使用 Redis 的持久化功能，那就使用 volatile-xxx 策略，这样可以保留没有设置过期时间的 key，它们是永久的 key 不会被 LRU 算法淘汰。...3.2 手写LRU 确实有时会问这个，因为有些候选人如果确实过五关斩六将，前面的问题都答的很好，那么其实让他写一下LRU算法，可以考察一下编码功底你可以现场手写最原始的LRU算法，那个代码量太大了，不太现实

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通过深度学习和优化策略提升计算成像系统

本文来自ICIP2020，主题是“通过深度学习和优化策略提升计算成像系统”，演讲者是Wolfgang Heidrich教授。...硬件和软件的协调设计需要考虑以下问题：计算成像实际上是把真实世界的光学信息编码成数字信息数字图片展示过程实际上是把计算信息解码成光学信息那么，对于数字相机而言，什么是好的光学特性呢？...但也可以用上述方法，结合自然图片的先验知识使用算法得到成像。由此可以发展出端到端的优化成像系统。接下来的发展有四个方面。

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可视化分析算法：优化电脑屏幕监控软件的性能提升策略

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基础算法策略总结-分而治之，动态规划，贪心策略; 回溯法和分支定界；

最近在刷算法题目，突然重新思考一下大二时学习的算法分析与设计课程，发现当时没有学习明白，只是记住了几个特定的几个题型；现在重新回归的时候，上升到了方法学上了；感觉到了温故知新的感觉；以下总结自童咏昕老师的算法设计与分析课程和韩军老师的算法分析与设计课程...：（存在单一子问题，需要证明贪心策略正确性）贪心算法是指，在求解问题时，总是做出在当前最好的选择，不从整体最优上考虑。...选择当前局部最优解；贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择；选择贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。...提出贪心策略；证明贪心策略正确；（数学归纳法或反证法）经典问题：部分背包问题（物品可分割，可以按照价值和重量比来进行排序）；霍夫曼编码问题；活动选择问题；求解思路： ? 经典问题： ?...（对于最小化问题估算结点的下界，对于最大化问题，估算该结点的上界）；如果某个孩子结点的目标函数值超出了目标函数的界，则将其丢弃（限界），否则加入队列中；其他算法思想：近似算法，随机算法和启发式算法；

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算法设计策略----回溯法和分枝限界法

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引入Powerball 与动量技术，新SGD优化算法收敛速度与泛化效果双提升 | IJCAI

3 算法介绍我们这里给出所提两种算法的思路和推导，其中pbSGD把Powerball优化方法和传统的随机梯度下降法相结合，pbSGDM是pbSGD引入动量项以后的延伸。...3、鲁棒性改善在实验中我们发现，超参数gamma的引入不仅可以加速收敛，同时可以改善对测试集准确率和收敛性的鲁棒性。...4、与学习率策略相结合 pbSGD只对梯度项做了改变，因此可以与其他优化方法很好的结合起来去进一步提升整体的性能。...我们选择了restart的学习率策略用于对比实验，从结果中可以看出结合了学习率策略的pbSGD取得了更好的结果。 ?...从实验中我们可以看出，batch size的增加使得SGD的泛化性能迅速降低，而对pbSGD的影响相对较小，Powerball函数的引入提升了SGD对于batch size的鲁棒性。 ?

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微信「看一看」推荐排序技术揭秘

除了负责策略混排，重排还负责整体的多样性控制、规则重排、人工干预等。重排这里是业务的最终出口，我们的最终目标是提升分发量，即 pv+vv。...通过 Submodular 的边际效应递减特性，对重复度高的类目、关键词进行打压，同时引入 pctr，体现了一定的个性化，上线取得了不错的效果，在损失较少的 ctr 的情况下大幅提升了多样性。...痛定思痛，我们对特征抽取模块进行了完全的重构，完完全全消除字符串 copy 和拼接，优化 hash 算法，性能得到了成倍的提升。...八、后记看一看上线以来，排序侧逐步从线性模型过渡到深度模型，并引入了强化学习、多目标学习等方法，对 ctr、时长、多样性等指标均带来大幅提升。...在逐步迭代的过程中，一个比较大的感悟是，模型算法要发挥最大效果，一定要在算法工程架构上精耕细作，充分挖掘性能，提升算力，才能将算法的纬度和深度优势发挥到极致。 ?

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广告推荐CTR点击率预测实践项目！

本文借助华为全球校园AI算法精英赛题——广告-信息流跨域ctr预估，对该问题进行研究。...而引入同一媒体的跨域数据，可以获得同一广告用户在其他域的行为数据，深度挖掘用户兴趣，丰富用户行为特征。引入其他媒体的广告用户行为数据，也能丰富用户和广告特征。...赛题任务本赛题基于广告日志数据，用户基本信息和跨域数据优化广告ctr预估准确率。...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。...我们完成了广告信息流跨域ctr预估实践的baseline任务，接下来可以从以下几个方向思考：继续尝试不同的预测模型或特征工程来提升模型预测的准确度尝试模型融合等策略查阅广告信息流跨域ctr预估预测相关资料

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Airbnb 的 CICD 框架引入了 Salesforce DX、Git 和 Buildkite 来提升软件交付效率

该过程首先从集成环境中刷新开发人员实例，然后是特性分支创建、开发、单元测试和质量保证（QA）流程。经过 QA 后，代码将经历集成测试、特性和回归测试、用户验收和性能测试等阶段。...该架构采用主动策略来解决 CRM 部署时间过长的问题，而这种时间通常会因大规模实现和广泛测试而随之增加。...具体的策略包括了提前（部署前 24 小时以上）针对生产环境执行构建验证，从而实现快速部署以实现高效执行。...此外，架构还使用了增量部署策略，仅部署代码库之间的更改，而不是完整的代码库。这是通过在目标组织的自定义设置中存储和引用先前的提交 ID 来实现的，从而允许 Buildkite 仅部署必要的更改。...该框架简化了流程，实现更高效的管理和集成。

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个性化推荐系统从0到1

；算法Part 粗排召回：粗排的召回效果直接影响推荐的效果，不过项目初期的方案不太适合制定太复杂的策略，初期我们先敲定一个热度计算公式对备选Item进行全排序：HOT(x) = LOG(下载量(x...1493190081125_4061_1493190081785.png] 1、将用户在专区预推荐位的Item曝光和点击行为上报到离线集群 2、用户实时拉取推荐结果，粗排备选池会预先Ready（对应架构图中的备选优化，策略参考上面算法...； 2）LR训练工具Spark API训练性能提升加学习率曲线绘制； 3）粗排召回阶段引入基于Item的协同过滤；【特征优化】 1、特征工程在当前项目中，我们主要采用的特征工程方案包括：...，通过梳理，将脑图中的标黄和标灰特征纳入到引入阶段。...在具体引入优先级的排期中，需要权衡特征收集的复杂度、特征的覆盖度等因素，最终在优化阶段确定引入脑图中的标黄特征，结果AUC提升到0.7592 [1493190405221_3329_1493190405782

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如何管理和维护算法族？只需知道策略模式

01 策略模式简介策略模式用于算法的自由切换和扩展，对应于解决某一问题的一个算法族，允许用户从该算法族中任意选择一个算法解决问题，同时还可以方便地更换算法或者增加新的算法。...策略模式让算法可以独立于使用它的客户而变化。 02 策略模式结构为了方便算法族中的不同算法在使用中具有一致性，在策略模式中会提供一个抽象层来声明公共接口，在具体的策略类中实现各个算法。...策略模式由上下文类和策略类组成，其UML结构如下图： Context（上下文类）：上下文类是使用算法的角色，可以在解决不同具体的问题时实例化不同的具体策略类对象； Strategy（抽象策略类）：声明算法的方法...显然，在该实例中，可以冒泡排序、选择排序和插入排序分别封装为3个具体策略类，它们有共同的基类SortStrategy。...04 总结优点：符合开闭原则，策略模式易于扩展，增加新的算法时只需继承抽象策略类，新设计实现一个具体策略类即可；客户端可以无差别地通过公共接口调用，利用里式替换原则，灵活使用不同的算法策略；提供了一个算法族管理机制和维护机制

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【CTR】ESMM：多任务联合学习

本文作者提出 ESMM 算法，通过定义新型多任务联合训练的方式，以全新的视角对 CVR 进行建模。通过淘宝推荐系统的实验表明，ESMM 的性能明显优于其他算法。...这些策略在一定程度上可以消除 SSB 和 DS 问题，但都显得不够优雅，并且也都不能真正解决 CVR 建模中的问题。...上述策略的一大关键在于没有考虑到 CTR 和 CVR 的顺序动作信息，而阿里妈妈的同学通过充分利用用户操作的顺序性提出了 ESMM 算法，该方法能够同时解决 SSB 和 DS 问题。...ESMM 中引入了两个辅助任务，分别是 CTR 和点击后转换的 CTCVR 任务。...ESMM 借鉴多任务学习的思想，将模型分为左右两个模块，左边是我们需要的 CVR 模块，右边是 CTR 和 CTCVR 辅助训练模块，恰当的引入了用户操作的顺序性，同时消除了 CVR 建模出现的两个问题

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Ceph集群中的数据分布和负载均衡的实现策略和算法

在Ceph集群中，数据分布和负载均衡是通过以下策略和算法来实现的，并且这些技术在大规模集群中具有一定的优势。数据分布策略数据分布策略在Ceph集群中决定了数据在存储集群中如何分布和复制。...负载均衡策略负载均衡策略在Ceph集群中决定了数据的访问如何在各个存储设备之间均衡分配。Ceph使用以下策略来实现负载均衡： CRUSH算法：除了用于数据分布，CRUSH算法还用于负载均衡。...优势在大规模集群中，Ceph的数据分布和负载均衡策略和算法具有以下优势：灵活性： Ceph的CRUSH算法和故障域概念提供了灵活的数据分布和负载均衡方法。...扩展性： Ceph的数据分布和负载均衡策略和算法在大规模集群中能够有效地工作。它们可以适应不断增长的存储需求和节点数量，并实现高效的数据访问和管理。...综上所述，Ceph集群中的数据分布和负载均衡是通过CRUSH算法、故障域以及副本生成策略等实现的。这些策略和算法使得Ceph可以在大规模集群中实现灵活的数据分布和均衡的负载处理，提供容错性和可扩展性。

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多任务学习在美图推荐排序的近期实践

比如2016年横空出世的YouTubeNet[1], KDD'18的MMoE[2]等学术研究；工业界如美团"猜你喜欢"引入Multi-task DNN后CTR提升1.23%[3]，知乎引入MMoE后互动率提升...通过关注转化率reweight点击正样本，改变了CTR分布之后，模型的pCTR将倾向于C>D>A>B，保证在原始CTR接近的情况下，关注转化率较高的feed更容易被模型推荐出来，提升整体的关注转化率，并且因为...基于上述关注样本reweight点击正样本的策略，美图秀秀社区首页Feeds推荐CTR -1.09%, 关注转化率 +12.03%。...五、Task-specific weighted Loss 样本reweight让我们在关注转化率目标上取得了显著的提升，但是CTR下降明显。...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。

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汽车之家推荐系统排序算法迭代之路

LR 模型是 CTR 预估领域早期最成功的模型，大多早期的工业推荐排序系统采取 LR 这种 "线性模型+人工特征组合引入非线性" 的模式。...XGBoost 模型在使用和 LR 相同的特征，上线后就取得了比较明显的效果，之后又增加了 user 和 item 的实时特征，实验组 CTR 得到了进一步的提升，总体上相对提升6%。...Wide&Deep 上线后 CTR 相对提升3%，比同期上线的 DeepFM 低0.5%，线上主要使用了 DeepFM 模型。...DeepFM 支持 end-end 训练，Embedding 和网络权重联合训练，无需预训练和单独训练。DeepFM 上线后 CTR 相对提升3.49%，略好于同期上线的 Wide&Deep。...通过离线实验，在采用相同特征的情况下，相较 DCN，基于特征扩展的 DCN 上线后实验 CTR 相对提升1%。

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