提升CTR(点击率)是指提高网站或应用程序中广告或链接的点击率。以下是一些建议和方法,可以帮助您提高CTR:
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以上是我的答案,如果您有任何问题,请随时问我。
关注我们,一起学习 标题: AT4CTR: Auxiliary Match Tasks for Enhancing Click-Through Rate Prediction 地址:https://arxiv.org...导读 本文主要是针对CTR预估中数据稀疏性问题提出的相关方法,再原有的ctr预估模型中引入了一个辅助匹配任务,通过对比学习来提高点击率预测精度(AT4CTR)。
最近一段日子,怎么在一个大的新闻候选集合(假设有10w条新闻)选出用来做 CTR 预估的小集合(假设是100条新闻)困扰我们已久,昨夜我夜观星象,突来灵感,遂有此文。...废话,不选个小集合 CTR 预估怎么算得过来。好,那么目的一便是确定一个精简的集合以使 CTR 预估能在线上实时响应。再进一步思考,这100条新闻要是怎么样的新闻?...准确率高:具体指这100条新闻的每一条新闻都有一个相比于普通新闻更容易被点击的理由 覆盖率高:具体指100条新闻要覆盖绝大部分上面一点所说的理由(假设有若干个理由),以减小容易被点击新闻没有进入 CTR...预估流程的概率 顺着这样的思路,我整理出如下图的候选集触发方案: ?...方案分两部分,分别是候选集触发和融合&过滤。下面分别进行介绍: 候选集触发 在此候选集触发方案中,不仅满足上述 “准确率高” 和 “覆盖率高” 两原则,并且各个方案之间可以弥补各自的缺陷。
LR模型中的特征组合很关键,但又无法直接通过特征笛卡尔积 解决,只能依靠人工经验,耗时耗力同时并不一定会带来效果提升。...下面第三部分将介绍针对现有CTR预估场景GBDT+LR的融合方案。...3 GBDT与LR融合方案AD ID类特征在CTR预估中是非常重要的特征,直接将AD ID作为feature进行建树不可行,故考虑为每个AD ID建GBDT树。...但互联网时代长尾数据现象非常显著,广告也存在长尾现象,为了提升广告整体投放效果,不得不考虑长尾广告[12]。...现有的特征工程实验,主要集中在寻找到有区分度的特征、特征组合,折腾一圈未必会带来效果提升。
在之前分享的《KDD Cup 2020 Debiasing比赛冠军技术方案与广告业务应用》一文[4]中,团队分享了在KDD Cup比赛中取得冠军的选择性偏差以及流行度偏差的解决方案,同时也分享了在广告业务上偏差优化的技术框架...本文基于这一技术框架进行继续介绍,聚焦于位置偏差问题的最新进展,并详细地介绍团队在美团广告取得显著业务效果的位置偏差CTR模型优化方案,以该方案为基础形成的论文《Deep Position-wise Interaction...因此,解决好位置偏差问题不仅能够提升广告系统的效果,而且还能平衡广告系统的生态,促进系统的公平性。 ?...同时本文还在线上部署了A/B Test,验证了DPIN与高度优化的已有基线相比有显著提升。 2....最终,相较于我们的线上基线模型DIN+PosInWide,DPIN取得了2.98%的AUC增益和1.07%的PAUC增益,这在我们的业务场景中是一次极大的AUC和PAUC提升。
以下是一些使用 ctr 命令的示例:示例1:下载并运行一个容器使用以下命令从 Docker Hub 下载一个 Ubuntu 容器镜像:sudo ctr images pull docker.io/library.../ubuntu:latest然后,使用以下命令启动一个 Ubuntu 容器:sudo ctr run --rm docker.io/library/ubuntu:latest ubuntu echo "...:sudo ctr snapshot list my-container接下来,您可以使用以下命令来创建一个基于快照的新容器:sudo ctr run --snapshot my-container:my-snapshot...1000然后,使用以下命令列出所有正在运行的任务:sudo ctr tasks list您应该会看到一个名为 my-container 的任务。...接下来,您可以使用以下命令来查看任务的日志:sudo ctr tasks logs 将 替换为 my-container 任务的 ID。
ctr 命令行工具提供了一种简单的方式来管理 containerd。常用命令以下是 ctr 命令的一些常用命令:imagesimages 命令用于列出本地镜像。...使用以下命令列出所有本地镜像:sudo ctr images list您还可以使用以下命令下载 Docker Hub 上的镜像:sudo ctr images pull docker.io/library...使用以下命令列出所有正在运行的容器:sudo ctr containers list使用以下命令启动一个容器:sudo ctr containers start 使用以下命令停止一个容器...使用以下命令列出所有正在运行的任务:sudo ctr tasks list使用以下命令查看任务的日志:sudo ctr tasks logs snapshotsnapshot 命令用于管理容器快照...使用以下命令创建容器快照:sudo ctr snapshot create 使用以下命令列出容器快照:sudo ctr snapshot
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...,此时,CTR可以作为选择广告和确定广告顺序的一个重要的标准。...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
https://github.com/DSXiangLi/CTR NFM NFM的创新点是在wide&Deep的Deep部分,在Embedding层和全联接层之间加入了BI-Pooling层,也就是Embedding...y = interaction_output + linear_output add_layer_summary( 'output', y ) return y CTR...CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM
这里便出现了一个重要的概念,便是广告点击率(the click-through rate, 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。...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...二、CTR的平滑方法 1、数据的层次结构——贝叶斯平滑 image.png 其对应的概率图模型为: ?
概述CTR预估是现如今的搜索、推荐以及广告中必不可少的一部分,CTR预估的目标是预估用户点击给定item的概率。...经过这么多年的发展,CTR预估算法得到了较大的改进,从开始的线性模型LR,发展到带有特征交叉的FM算法,随着深度网络的发展,CTR预估也逐渐发展到如今的基于深度模型的CTR预估,期间出现了较大一批成功在业界得到广泛应用的算法模型...在CTR预估方面,相比较于NLP和CV领域,其特征相对是大规模的,且是稀疏的,为了能够使用深度网络对CTR数据建模,需要在结构上做相应的调整,使得数据能够适应深度网络模型。2....深度CTR模型在问题求解上的发展参考[4]中给出了近年来深度CTR模型本身的发展,详细介绍了每一个模型在先前工作上的一些改进,下面是我在阅读一些文章后,结合参考[4]给出的深度CTR模型在问题求解思路上的发展...总结深度学习模型在CTR问题上的探索还在继续,在CTR建模上也有更多更复杂的模型出现,在模型迭代的过程中,挖掘出更多有用的特征也是一条不断探索的道路。
概述 CTR预估是现如今的搜索、推荐以及广告中必不可少的一部分,CTR预估的目标是预估用户点击给定item的概率。...经过这么多年的发展,CTR预估算法得到了较大的改进,从开始的线性模型LR,发展到带有特征交叉的FM算法,随着深度网络的发展,CTR预估也逐渐发展到如今的基于深度模型的CTR预估,期间出现了较大一批成功在业界得到广泛应用的算法模型...在CTR预估方面,相比较于NLP和CV领域,其特征相对是大规模的,且是稀疏的,为了能够使用深度网络对CTR数据建模,需要在结构上做相应的调整,使得数据能够适应深度网络模型。 2....深度CTR模型在问题求解上的发展 参考[4]中给出了近年来深度CTR模型本身的发展,详细介绍了每一个模型在先前工作上的一些改进,下面是我在阅读一些文章后,结合参考[4]给出的深度CTR模型在问题求解思路上的发展...总结 深度学习模型在CTR问题上的探索还在继续,在CTR建模上也有更多更复杂的模型出现,在模型迭代的过程中,挖掘出更多有用的特征也是一条不断探索的道路。
https://github.com/DSXiangLi/CTR xDeepFM 模型结构 看xDeepFM的名字和DeepFM相似都拥有Deep和Linear的部分,只不过把DeepFM中用来学习二阶特征交互的...'): y = dense_output + linear_output add_layer_summary( 'output', y ) return y CTR...https://github.com/DSXiangLi/CTR CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏 LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep...CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM CTR学习笔记&代码实现4-深度ctr模型 NFM/AFM CTR学习笔记&代码实现5-深度ctr模型 DeepCrossing...zhuanlan.zhihu.com/p/79659557 https://zhuanlan.zhihu.com/p/57162373 https://github.com/qiaoguan/deep-ctr-prediction
DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈,DCN在ResNet上进一步创新,为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉。...那把ResNet放到CTR模型里又有什么特殊的优势呢?老实说感觉像是把那个时期比较牛的框架直接拿来用。。。...DCN已经很优秀,只能想到可以吐槽的点 对记忆信息的学习可能会有不足,虽然有ResNet但输入已经是Embedding特征,多少已经是泛化后的特征表达,不知道再加入Wide部分是不是会有提升。...CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM...CTR学习笔记&代码实现4-深度ctr模型 NFM/AFM ---- 资料 Gang Fu,Mingliang Wang, 2017, Deep & Cross Network for Ad Click
因为在不断的嵌套查询中,已经无法很好地利用现有的索引提升查询效率,索引把中间结果保存到临时表中,然后重建索引,再通过临时表进行后续的数据操作。
今天要分享的是结构化的赛题-创意视角下的数字广告CTR预估挑战赛。...赛题任务 广告的CTR预估需要强大的数据作为支撑,本次大赛提供了讯飞AI营销云海量的现网流量和创意数据作为训练样本,参赛选手需基于提供的样本构建模型,预测测试集的点击率,点击率的准确性将直接影响评价结果...方案概述 首先对文本和图像进行特征提取,确认多模态信息的有效性。...于是,最终确定的整体解决方法为基于特征工程的树模型,整体方案如下所示。 对于本方案,首先进行数据处理。...该方案在线上排名到第三位的成绩,另外,如果我们不进行重复数据删除,而是对数据重复次数进行统计作为特征输入,再应用上述方案可以排到排行榜第一位,得分为0.68098。
本文是 Google 在 RecSys 2019 上的最新论文,作者采用了目前主流的双塔模型,并基于此设计了一个使用双塔神经网络的建模框架,其中一个塔为 ite...
作者:十方 CTR模型相关论文,大家已经看了很多了,如FNN、DeepFm、XDeepFM等,难免会"审美疲劳",所以这些模型真的充分挖掘了交叉特征了吗?...这篇论文《MaskNet: Introducing Feature-Wise Multiplication to CTR Ranking Models by Instance-Guided Mask》提出了...MaskBlock更好的挖掘交叉特征,提升点击率模型的效果。...在3个数据集上,MaskNet都表现最好,说明MaskBlock可以显著提升DNN挖掘复杂交互特征的能力。...论文给了两种方案,serial masknet和parallel masknet,如下图所示: ? ? 看图还是很好理解的,不赘述。
关注我们,一起学习~ 标题:CL4CTR: A Contrastive Learning Framework for CTR Prediction 地址:https://arxiv.org/pdf/2212.00522....pdf 代码:https://github.com/cl4ctr/cl4ctr 会议:WSDM 2023 学校,公司:复旦,微软 1....本文引入了自监督学习来直接生成高质量的特征表征,并提出了一个模型不可知的CTR对比学习(CL4CTR)框架,该框架由三个自监督学习信号组成,以规范特征表征学习:对比损失、特征对齐和域一致性。...CL4CTR image.png 2.1 CTR预测任务 CTR预测是一项二分类任务。...在CTR预测任务中,发现同一域的特征类似于正样本对,而不同场的特征则类似于负样本对。因此,本文提出了CTR预测中对比学习的两个新特性,即特征对齐和场均匀性,它们可以在训练过程中正则化特征表征。
梯度提升(Gradient Boosting):每次建树是在之前建树损失函数的梯度下降方向上进行优化,因为梯度方向(求导) 是函数变化最陡的方向。不断优化之前的弱分类器,得到更强的分类器。...有如下改进方案供读者参考: 方案一:GBDT 训练除 id 类特征以外的所有特征,其他 id 类特征在 LR 阶段再加入。...目前工业界方案是 FNN4,即用 FM 做 Embedding,DNN 做训练。...6.1 优缺点 优点:MLR 通过先验知识对样本空间的划分可以有效提升 LR 对非线性的拟合能力,比较适合于电商场景,如 3C 类和服装类不需要分别训练各自不同的 LR 模型,学生人群和上班族也不需要单独训练各自的...online 算法其实并不复杂,batch 算法需要遍历所有样本才能进行一轮参数的迭代求解(如随机梯度下降),而 online 算法可以每取一个训练样本,就对参数进行一次更新,大大提升了效率。
高性能网站架构方案(一)——MySQL提升 原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、Mysql响应速度提升——HandlerSocket 1、概述 HandlerSocket作为Mysql...二、MySQL稳定性提升——主从复制 1、概述 主从复制用于切分查询的负荷,通常一主多从,主数据库用于处理增删改的操作,并负责将数据同步给从库;从数据库负责处理读的操作,并且制定一定的分配规则,保证每次读操作均衡分配给不同的从库
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