因此，我们引入了hadoop 分布式计算平台，对用户数据和内容数据进行分析和挖掘，作为广告推荐的基础。...解决方案一：在用户推荐方面，可以对候选集合被推荐的概率进行预估，将具有极小推荐机会的数据忽略不计。目前通用的方法，就是直接选取活跃用户作为计算对象，既能够降低计算量，又能够保证获得预期的推荐效果。...解决方案二：在微博内容推荐方面，主要从微博内容的质量入手。对于那些信息量少、色情、垃圾等内容的微博，需要将其剔除，以保证候选集的质量。...通过对同类微博推荐产品的点击日志统计后，发现无图微博的点击率较低，而该类微博大概占总微博数的10%，在对推荐效果影响不大的前提下，将该类数据从候选集中剔除，也能够大大降低计算量。
文本中特征相关概念、人工特征工程、特征处理方式、特征工程和模型的结合等方面具体介绍下推荐广告系统中的特征。推荐系统的特征：特征就是用户在对物品行为过程中相关信息的抽象表达。...比如：用户历史经常点这个广告；用户历史经常点这种类型的广告，用户在这个广告位下经常点这个广告等。...广告推荐场景的特征从分布类型看，分为连续类型、离散类型（包含 ID 类型）、序列类型；从特征主体划分，可以分为 User 特征、Item 特征、Scene 特征、交叉特征。...理想情况下，例如某个广告点击量是 10000 次，转化量是 100 次，那转化率就是 1%。但有时，例如某个广告点击量是 2 次，转化量是 1 次，这样算来转化率为 50%。...图片转化率之贝叶斯平滑贝叶斯平滑威尔逊区间平滑在现实生活中我们会接触到很多评分系统，如豆瓣书评、YouTube 影评，在这些评分中有 1 个共同问题是每个 item 的评分人数是不同的，比如 10000
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。...图里面就既有广告，又有自然结果 下面正式回答推荐广告和自然推荐的异同： 1. 不同点 1.1 本质不同 推荐广告和自然推荐本质要处理的群体和衡量的利益完全不一样。...但是不是所有的资源位都接入了推荐广告。同时同一个资源位下，广告的比例远小于自然推荐的比例。比如抖音的广告基本是6出1，广告只有1/7。绝大部分流量都是在自然推荐侧。...推荐广告的排序要比自然推荐考虑的因素要更多，也更复杂。 1.7 展现 广告标识：很多场景中用户前端看到的广告商品是需要标识出“广告”二字的，尤其是搜索广告。而自然推荐则不需要任何标识。...所以如果有知友陷入到底选择推荐广告还是自然推荐，个人还是更建议推荐广告，毕竟广告是直接产生收益的部门。
现在手机上 各种广告真是无孔不入 不知什么时候起 各种APP开屏 以及应用内 也充斥满了各类的广告 让用户体验非常差 有的APP优化不好 本来启动就慢 还要加上3-5s的广告时间 把用户的时间压榨到极致...今天分享的这款软件 能解决你手机里99%的广告 不局限于开屏 还包括应用内 是目前体验最好的屏蔽广告软件 介绍：一指禅 一款免费的安卓端/鸿蒙端的跳广告神器 原理是依靠辅助服务的模拟点击 自动跳过启动页.../广告弹窗等 甚至可以实现复杂的自动化任务 比如：自动收集蚂蚁森林能量/自动复制验证码等 使用 软件使用并不复杂 有低阶到高阶 除了基本的跳广告功能 还能定制其他场景 满足各种场景需求 非常灵活 基本使用...开启辅助服务 授予权限并锁定后台 误点击反馈 默认不显示在最近列表中 自动识别广告 首次安装后 会自动添加支持跳过的应用 几乎零配置 进阶使用 如果你发现有些广告无法跳过 或者想要针对你手机定制化某个点击动作...可以选择进阶教程 自定义录制规则 自定义规则只要 4 步 打开悬浮窗 在广告页面点击悬浮窗上的快照 点击需要模拟点击的按钮 保存规则 高阶使用 可以组合点击应用内的广告 像朋友圈，微博国际版里的 都可以支持
在广告场景下，最典型的就是训练 cvr 模型时，训练样本都是 post clicked 的，但是 serving 时，cvr 模型面临的是所有被召回的样本；这类问题也被称为 exposure bias...bias，paper 将当前的推荐系统划分为 User、Data、Model 三个大模块，并将各个模块的 iteraction 导致的 7 种 bias 归纳成下图 Bias in ML 1.1...bias 没有带来显示的缺陷 1.3 Model->User Interaction 指的是模型预估的过程 Popularity Bias：指的是长尾效应，热门物品会得到更高的曝光概率，因为模型会更倾向于推荐这些物品...对于那些不被点击的样本是无法得知其是否被转化的；同样地，在 ctr 模型中，那些没有曝光机会的样本是无法得知其是否被点击的了；但是在 serving 阶段，ctr/cvr 模型面对的是所有的样本，而其中有很多是从未曝光过的...第二项 loss 跟人脸识别中最早提出的 center loss[12] 很相似，就是让相同类型的样本在向量空间中尽可能接近，在广告的场景下这个类型可以是 click、non-click、purchase
1 多目标学习背景 在推荐广告场景中，用户的不同行为代表用户对内容的不同需求和兴趣。...因此在对用户进行推荐的时候，我们要综合考虑用户的各种行为，我们需要对用户的各种行为都进行预测，如果单独的对各种行为进行预测，然后再去融合的话，容易过拟合和样本选择偏差，因此将多个任务放在一个模型中，就成为了对用户各种行为去建模的主流做法...当两个任务相关性没有那么好时（例如，推荐系统排序中的点击率和互动率、点击率和停留时长等），Hard parameter sharing 的模式就不是那么适用了，会损害到一些效果。...参考文献 绝密伏击：多目标学习在推荐系统的应用(MMOE/ESMM/PLE) 多目标学习在推荐系统中的应用 2021年浅谈多任务学习 推荐算法中的“多目标学习” Recommender：推荐系统中的多任务学习与多目标排序工程实践...（上） 多目标模型工程实践优化细节有哪些 多目标排序在腾讯QQ看点推荐的应用实践 推荐系统中的多任务学习 推荐系统之多目标优化小结 CTR/推荐系统中多任务/多目标学习应用概述文章汇总
Datawhale干货 作者：鱼佬，武汉大学硕士，Datawhale成员 与报纸、杂志、电视、广播这些传统的传播媒体广告相比，新生的互联网广告拥有天然优势：它能够追踪、研究用户的偏好，并在此基础上进行精准广告推荐和营销...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。...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。...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。
interaction_term, linear_term) return y论文Fast context-aware recommendations with factorization machines相关文章张俊林：推荐系统召回四模型之...tf.variable_scope('output'): y = tf.math.add(interaction_term, linear_term) return y论文相关文章张俊林：推荐系统召回四模型之二...Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks》相关文章梁勇：推荐系统遇上深度学习...公式编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）损失函数使用细节实现方法论文Wide&Deep原理Wide And Deep是2016年Google提出的用于Google Play app推荐业务的一种算法...公式编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）损失函数使用细节实现方法论文AutoINT原理将self_attention机制引入到推荐场景中。
这次搜狗移动搜索广告策略研究组负责人舒鹏用自身的经验分享搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用，以下为此次演讲内容的整理。 ? 搜索广告背景知识 ?...图3 如图 3 是广告物料推荐，假设有一张图片想知道含义，想知道跟这个图片相关的文本有哪些。...图4 深度学习的应用很广泛，具体到广告领域：如图像理解，像刚才介绍的图像物料推荐，这个是用 CNN 技术来做；还有文本相关性，通常可以来做广告召回，以及创意生成等事情，相关技术比如 LSTM，以及刚才提到的...图 5 中有两类模型，一个是线性模型，一个是非线性模型，线性模型主要指LR ，非线性模型主要是指 GBDT、DNN等。...一、如图 12的 AUC，这是搜索广告领域以及现在的信息流推荐中常用的指标，只要涉及到排序结果通常都会用到 AUC，这个指标表征排序能力，用于分析模型是不是把一些好的排在前面差的排在后面，它不一定能反映出数据的绝对值
Java中所有的类都位于java.util包下，主要由两个接口派生出来，分别是Collection和Map.Collection包含了List和Set两大分支。...
7 月 9 日，13:30 - 17:15，腾讯大数据联合DataFun举办的《数据安全与隐私计算峰会》将会在视频号开启直播，由腾讯 Angel PowerFL 隐私计算平台负责人程勇老师出品的「广告推荐与隐私计算论坛...」，将邀请来自腾讯、浙江大学、百度、华为、OPPO的5位专家学者，针对广告推荐场景下隐私计算的技术发展趋势和应用实践进行深度分享，欢迎大家一起探讨交流。...演讲主题： 《跨域推荐场景下联邦学习与隐私保护机制思考》 演讲提纲： 1. 联邦推荐业务背景 2. 纵向联邦学习中隐私泄漏情况及攻击方法 3. 纵向联邦学习中隐私保护技术 4....纵向联邦学习在推荐场景中的应用 2. 隐私计算中的攻击和防御 ----
，然后取出中间层特征供排序模型使用 方法其实和上次介绍的小红书的NoteLLM（NoteLLM: 大语言模型在小红书推荐系统的落地应用）有点类似的地方，都是想用大模型作为特征提取器来提取item文本中的语义信息来弥补推荐模型中的冷启动以及长尾物品由于行为稀疏学不好的问题...现有的用LLM来做推荐的大多是通过构建prompt将推荐的数据文本化作为LLM的输入，然后通过生成式的方式来推荐物品，但受限于计算性能以及LLM的输入长度，所以也只能在几个玩具数据集上跑一跑，文章把这种方式称为...偏好理解PCH模块是为了将LLM生成的内容embedding与推荐任务进行对齐，弥补的开放世界知识与协作知识之间的领域差距，采用推荐任务的自监督训练目标来指导模型优化。...，还包含了推荐目标的一些信息，可以作为推荐的特征直接加入到排序模型中使用 以往在做推荐的时候，有个往往起不到作用的操作是都想把bert、resnet等模型产出的几十维的多模态向量特征加直接加入到精排模型中...，使其与推荐任务进行对齐，最后再作为特征使用。
所以今天会为大家介绍Angel：深度学习在腾讯广告推荐系统中的应用实践，介绍的内容会围绕着下面几点展开。...Angel机器学习平台 广告推荐系统与模型 模型训练和优化 优化效果 01 Angel机器学习平台 1....Fig7 Allreduce范式在Angel上的实现 02 广告推荐系统与模型 1....Fig8 腾讯大数据平台 腾讯的推荐广告推荐系统业务分层如图9所示，用户发送一个请求后会去拉取用户地画像特征，之后会对广告库的广告进行一个初步地排序和打分，打分之后会提取用户地特征信息，同时将广告库的...腾讯的广告推荐系统中的模型 DSSM增强语义模型如图12，在这里我们用该模型来计算用户和推荐ID之间的相关性并在此基础上计算用户对给定推荐ID的点击率，相关性和点击率计算公式分别是： ? ?
机器之心专栏 作者：雪湖科技 梅碧峰 在这篇文章里你可以了解到广告推荐算法 Wide and deep 模型的相关知识和搭建方法，还能了解到模型优化和评估的方式。...广告系统的 CTR 预估在具体的数值上比推荐系统要求更高，比如推荐系统可能只需要知道 A 的 CTR 比 B 大就可以排序了。...点击率相同，点击价格也相同，得出 ECPM 也相同，该怎么选择投放广告 A 还是 B 呢？ 此时就可以根据广告属性做针对性推荐，针对不同的人群，做合适的推荐。...例如：广告 A 是包，广告 B 是游戏，可做针对性推荐。即：针对女人这一群体投放广告 A、针对男人这一群体投放方告 B，这样则会提高总广告收益率。 CTR 模型是怎么得出结果的呢？...这些决定属性在 CTR 预估模型中都叫做特征，而 CTR 预估模型中有一重要过程「特征工程」，将能影响点击率的特征找到并进行处理，比如把特征变成 0 和 1 的二值化、把连续的特征离散化、把特征平滑化、
三、为了进行广告推荐对目标人群简单分类 1.逻辑回归步骤 收集数据 读取数据，处理数据，查看各数据的缺失情况（如果缺失需要借助于删除法、替换法、插值法等 完成缺失值的处理）对定性变量数值化，剔除无关变量
IDC认为，企业对SD-WAN的接受度和采用率会越来越广泛。随着虚拟化，云管理、SDN等新兴技术在整个企业网络中的不断发展，uCPE/vCPE将从这种模式转变中...
但模型需要对整个广告队列进行预测，二者存在样本选择偏差。 2）真实的广告曝光分布通常是长尾的，一小部分广告占据了大部分的曝光，这些广告通常有更高的出价，具有更高的ecpm。...但由于大部分曝光的广告没有被用户点击，这些高价值的广告通常多次被标记为负样本，其召回概率也降低，平台的收益也会随之下降。 3）曝光但未点击的广告，并不一定是真正的负样本。...在广告系统中，一个广告未被点击通常出于多方面的原因，并不能直接认为这些广告与用户兴趣不匹配。 4）广告点击率低，导致样本中正分样本的数量差距较大，正样本比较稀疏。...2.2 Real-Negative Subsampling 在百度的广告平台，广告点击率大约只有0.03%，由于长尾分布的存在，一小部分头部的广告占据了大部分的曝光，这些广告可能同时出现在正样本集合（曝光点击...在最终返回的广告列表中，只有头部的广告曝光给了用户，还有很多没有得到曝光，虽然这些样本没有得到曝光，但是是经过召回阶段和排序阶段的广告，有更高的概率与用户的兴趣相匹配。
Resource：We Are Social 2015年6月 社交媒体成为第一生产力，广告主更加青睐社交媒体网络广告营销。...广告主在做广告营销预算分配时，也考虑到人们在互联网上精力的分配，将社交类媒体广告的营销比重逐年增加。...营销模式层出不穷，虽说常常没什么卵用，但多了解一些角度和方法还是大有裨益的，推荐书籍《网络营销3.0：Google，社会化媒体和博客引爆的集客式营销》，作者是HubSpot创始人 Brian Halligan...50%手机广告点击，都是偶然发生的，大部分是因为“胖手指综合症”，即触摸屏幕时按错了→_→ 相比较，原生广告的点击率却相对要高一些，有时人们想看的，就是一则广告。...虽然原生广告看上去更像广告，但依然提供有趣或者有用的内容，可以以此降低普通展示广告的侵入性，增加转化率。
并且 mindmaps 上没有任何广告！ 什么是思维导读图 思维导读图又叫心智导图，是表达发散性思维的有效图形思维工具 ，它简单却又很有效，是一种实用性的思维工具。
对于一条指定的广告，为了寻找用户与广告之间的最佳匹配，需要从大量的候选用户，挑选出对本条广告感兴趣的用户，这就牵涉到广告定向的相关技术。 一、广告定向的分类 这部分的内容主要参照参考文献1。...二、基于用户行为的广告定向 2.1、广告实践的背景 对于信息流类的广告产品，也称为原生广告，即广告的展示样式与自然内容基本上一致，这一点通常也称为“表现原生”。...2.2.2、基于与广告主互动的行为定向 基于与广告主互动的行为定向是指将广告主的广告投放给与其发布的信息（广告或者非广告）有过互动的一些用户，这些与广告主有过互动的用户在一定程度上对广告主发布的信息有着不同的兴趣...基本的过程是提取出与广告主在一定时间内互动过的用户，当该广告主发布新的广告时将广告投放给这些潜在的用户，基本的架构如下图所示： ?...参考文献 细数广告定向 精准广告投放 斯坦福大学的计算广告学
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