首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

提升ctr预估准确率

提升CTR预估准确率是一个重要的目标,它可以帮助您更好地了解用户行为和需求,从而提供更精准的广告投放和个性化推荐。以下是一些可以帮助您提升CTR预估准确率的方法:

  1. 数据收集和处理:收集和处理大量的用户数据,包括用户的浏览历史、搜索记录、购买记录等,可以帮助您更好地了解用户的兴趣和需求,从而提高CTR预估的准确率。
  2. 特征工程:通过对数据进行特征工程,可以提取出更多有用的特征,例如用户的年龄、性别、地域、兴趣爱好等,这些特征可以帮助您更好地预测用户的行为和需求。
  3. 模型选择和训练:选择合适的机器学习模型并进行训练,可以帮助您更好地预测用户的行为和需求。您可以尝试使用不同的模型,例如逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等,并通过交叉验证等方法选择最佳模型。
  4. 在线AB测试:通过在线AB测试,可以帮助您更好地了解哪些广告投放和个性化推荐策略更有效,从而提高CTR预估的准确率。您可以尝试不同的广告投放和个性化推荐策略,并通过AB测试等方法选择最佳策略。
  5. 实时更新和优化:通过实时更新和优化CTR预估模型,可以帮助您更好地适应用户行为和需求的变化,从而提高CTR预估的准确率。您可以定期更新模型,并根据用户反馈和数据分析等信息进行优化。

总之,提升CTR预估准确率需要综合运用多种技术和方法,包括数据收集和处理、特征工程、模型选择和训练、在线AB测试和实时更新和优化等。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

AT4CTR: 对比学习构建辅助任务提升CTR预估性能

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)。...对于给定的历史行为序列,每次用前n个交互的聚合emb来预测第n+1个item;那么真实交互的为正样本,同batch其他交互序列同位置的item为负样本,构建对比损失 2.方法 如图所示,模型主要由Emb层,常规的点击率预估模型部分...mathbf{e_i^{k+1},r_i^k})/\tau_2)}{\sum_{j=1}^n\exp(sim(\mathbf{e_i^{k+1},r_j^k})/\tau_2)} 并且考虑原有的点击率预估的交叉熵损失函数的情况下

31310

CTR 预估模型的进化之路

导语 笔者对各大厂商CTR预估模型的优缺点进行对比,并结合自身的使用和理解,梳理出一条CTR预估模型的发展脉络,希望帮助到有需要的同学。 0.  提纲 1. 背景 2....扶持力度用于调节各个广告渠道 ) 互联网公司根据各自业务的特点,研发出了各种各样的 CTR 预估模型及其变种,本文尝试在众多流派和分支中梳理出一条 CTR 预估模型的发展脉络。 2....LR  海量高纬离散特征 (广点通精排) LR(逻辑回归)1可以称之上是 CTR 预估模型的开山鼻祖,也是工业界使用最为广泛的 CTR 预估模型。...LR 是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR 使用了 Logit 变换将函数值映射到 0~1 区间,映射后的函数值就是 CTR预估值。...所以在 CTR 预估模型的早期,主要工作就是在做人工特征工程。人工特征工程不但极为繁琐,还需要大量的领域知识和试错。

4.4K82

CTR预估系列炼丹入门手册

CTR预估系列家谱 ? 炼丹之前,先放一张CTR预估系列的家谱,让脉络更加清晰。 (一)FiBiNET:结合特征重要性和双线性特征交互进行CTR预估 ?...(二)DSIN:利用用户时序行为中兴趣变化进行CTR预估 ? 2.0 前言 在读本文之前,我们需要先搞清楚两个概念,Sequence和Sessions。...相比于常用的AUC,在CTR预估场景中,不同的用户之间存在着差异,这种差异可以理解为一个闲逛的购物者和一个要买小米手机的购物者间的差异。...CTR预估场景下,构造的模型越复杂参数越多,越容易过拟合。实际场景中,存在着大量的长尾数据,这些数据的存在一方面在训练过程中增加了复杂度,另一方面在结果上产生了过拟合。...12.1 背景 CTR预估领域面临着诸多挑战,输入特征的稀疏高维问题,高阶特征的计算复杂度问题等。

45912

CTR 预估候选集选择方案

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?...(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: ?...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。...这样虽然候选集并不是实时更新,但用户的属性是实时更新的,由于 CTR 预估是实时计算的,这样最终的推荐结果也是实时改变着 参考: http://toutiao.com/i6234278051245457921

55020

深度CTR预估模型的演化之路

在计算广告和推荐系统中,点击率(Click Through Rate,以下简称CTR预估是一个重要问题。...在CTR预估任务中(以下简称CTR任务),我们通常利用user信息、item信息和context信息来预测user对item的CTR。...传统CTR预估任务采用的方法不外乎特征工程+LR/FM的组合,这种通过大量特征工程来提高预测效果的工作费时费力,且构造过程不具有通用性。...深度CTR模型的基本框架 典型的深度CTR模型可以分成以下四个部分:输入、特征嵌入(Embedding)、特征交互(有时候也称为特征提取)和输出。...此外,在CTR任务中特征常以分组(group, 有时也称领域field)的离散特征信息,如user gender、item category等,在从FM推演各深度学习CTR预估模型(附代码)中提到“将特征具有领域关系的特点作为先验知识加入到神经网络的设计中去

56620

CTR预估之深度学习模型DeepFM

趁今天618剁手节,老shi决定带大家去剁手,哦不,是认识广告CTR预估中非常有名的深度学习模型DeepFM。话不多说,马上进入正题~ ?...DeepFM模型最早是哈工大与华为诺亚方舟实验室论文中提出的,众所周知,在广告CTR预估任务中,最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组合。...在不同的推荐场景中,低阶组合特征或高阶组合特征都可能会对最终的CTR产生影响。...实验表明DeepFM比大部分CTR预估模型更加有效,并且效率高。 CTR预测学习隐式特征非常重要的一点是学习用户点击行为背后的特征组合。...一般来说,输入数据x是一个高维稀疏向量,而CTR预估的主要任务就是构建一个预测模型,从而预测在特定的情景下用户点击某个产品的概率。 2、FM部分结构图: ?

92720

程序化点击率预估CTR

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。排序指标是最基本的指标,它决定了我们有没有能力把最合适的广告找出来去呈现给最合适的用户。...最近DNN很热,百度宣布DNN做CTR预估相比LR产生了20%的benefit,我不知道比较的benchmark,但就机理上来讲如果说DNN比原本传统的人工feature engineering的LR高...整个CTR预估模块的框架,包含了exploit/explore的逻辑。 ? 单纯点击率预估算法的框图如下; ? Step-by-step 1....特征选择指标,特征选择主要有两个目的,一是去除冗余的特征,也就是特征之间可能是互相冗余的;二是去无用,有些特征对CTR预估这个任务贡献度很小或没有,对于这类特征选择,要小小地做,宁不足而不过分,因为单特征对任务贡献度小...预测CTR可信吗? 任何一个特征向量输入到这个CTR预测算法,算法都会像模像样地给你输出一个预测CTR。但这个CTR真的可信吗?

1.9K80

主流CTR预估模型的演化及对比

本文以点击率(CTR预估为例,介绍常用的CTR预估模型,试图找出它们之间的关联和演化规律。...高维、稀疏、多Field是输入给CTR预估模型的特征数据的典型特点。以下介绍的模型都假设特征数据满足上述规律,那些只适用于小规模数据量的模型就不介绍了。...LR模型一直是CTR预估问题的benchmark模型,由于其简单、易于并行化实现、可解释性强等优点而被广泛使用。...通常CTR预估涉及到用户、物品、上下文等几方面的特征,往往单个特征对目标判定的贡献是较弱的,而不同类型的特征组合在一起就能够对目标的判定产生较强的贡献。...总结 主流的CTR预估模型已经从传统的宽度模型向深度模型转变,与之相应的人工特征工程的工作量也逐渐减少。

1K40

深度学习在CTR预估中的应用

本文就近几年CTR预估领域中学术界的经典方法进行探究, 并比较各自之间模型设计的初衷和各自优缺点。通过十种不同CTR深度模型的比较,不同的模型本质上都可以由基础的底层组件组成。...对于大多数CTR模型来说,特征体系都极其庞大而且稀疏,典型的特征数量级n从百万级到千万级到亿级甚至更高,这么大规模的n作为网络输入在ctr预估的工业界场景中是不可接受的。...这种product思想来源于,在ctr预估中,认为特征之间的关系更多是一种and“且”的关系,而非add"加”的关系。...这种假设其实是不合理的, 不同特征在做交叉时,对ctr预估结果的贡献度是不一样的。...写在最后        ctr预估领域不像图像、语音等领域具有连续、稠密的数据以及空间、时间等的良好局部相关性,ctr预估中的大多数输入都是离散而且高维的,特征也分散在少量不同的field上。

4.5K271

CTR预估模型有怎样的发展规律

前深度学习时代 在深度学习还没有引入到点击率(Click-Through Rate,CTR预估之前,CTR预估的模型大概经历了三个阶段:逻辑回归(Logistic Regression,LR),因子分解机...(Factorization Machine,FM)、梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)。...因此又有人提出了结合一阶和二阶特征的因子分解机模型,该模型相比于LR,增加了交叉特征的构造,性能得到了提升。但是由于FM也只能够做二阶的特征交叉,因此后来又有了梯度提升树的提出。...梯度提升树可以得到更高阶的特征组合,树越深,越高阶。因此通过仔细分析发现,基本上模型的发展有着这么一条规律:往更好地构造高阶特征的发展。...深度学习时代 当把深度学习的方法引入到CTR预估中,可谓是百花齐放,这里举一些经典的网络,像16年发表的论文FNN [1],为了避免完全从随机状态训练Embedding,通过FM的隐层向量作为user和

75700

CTR点击率预估之经典模型回顾

本文旨在梳理经典CTR预估模型的演化历程, 分为如下几个小节: 1.CTR预估的典型应用场景 2.LR(Logistic Regression, 逻辑斯蒂回归)在CTR预估中的应用 3.使用FM(Factorization...为用户在曝光数据集中的CTR预估, ? 为用户在点击后被转化的预估, 二者再与期望价格进行相乘, 便可以得到期望收益....由此可见, 对CTR的精确预估(CVR同理), 直接能使得期望收益进行增长, 所以CTR预估的性能直接影响了推荐系统的整体性能, 对提高营收、社区活跃度等指标起到至关重要的作用....LR在CTR预估中的应用 在CTR预估中, 我们通常使用one-hot编码来对数据进行处理....有关GBDT更加详细的论述请参考: Linghan Zhang:Gradient Boosting梯度提升-GBDT与XGBoost解析及应用zhuanlan.zhihu.com 总结 本文对CTR点击率预估的经典模型进行了梳理和回顾

3K21

一文读懂CTR预估模型的发展历程

欢迎关注我~定期更新干货算法笔记和世间万物的学习记录~ CTR预估背景 CTR预估是搜索、推荐、广告等领域基础且重要的任务,主要目标是预测用户在当前上下文环境下对某一个候选(视频、商品、广告等) 发生点击的概率...CTR预估从最原始的逻辑回归模型,发展到FM、深度学习模型等,经历了一个不断创新的过程,其核心为如何设计、融合不同的特征交叉方式。...本文从FM和DNN开始开始,带你梳理CTR预估模型的发展历程,包括FNN、PNN、Wide&Deep、DCN、DeepFM、xDeepFM等一系列CTR预估模型和它们之间发展演进的关系。...从DNN和FM说起 CTR预估问题的核心是特征工程,而特征交叉又是特征工程最重要的一环。不同特征的组合构造而成的交叉特征对于点击率预估十分重要。...基于embedding的方法虽然提升了模型的泛化性(generalization),但是记忆性(memorization)较弱。

80820

PaddlePaddle分布式训练及CTR预估模型应用

今天刚写好第一个项目,用Paddle做广告CTR预估,来源于Kaggle的比赛Display Advertising Challenge, 感兴趣的读者往下看~(也可以留言期待的todo案例)   github...该数据包含数百万展示广告的特征值和点击反馈,目的是对点击率(CTR)的预测做基准预测。...] + sparse_feature + [label] 38 39 return reader ---- 模型训练 网络结构 code: network_conf.py (只用到ctr_dnn_model...20%的模型精度 网络结构的改变:在数据集和batch_size等参数不变的情况,由一层网络变为三层网络结构,大约可提升2~4%的模型精度 数据集的改变:由demo数据(10%全量数据)扩充到全量数据,...采用同样的batch_size,同样的迭代次数和其他超参数,大约可提升7%的精度

83110

跨域CTR预估,带你一飞冲天!

现有的工作主要针对单域CTR预测问题和模型方面,如特征交互、用户行为历史和上下文信息。然而,广告通常以自然内容显示,这为cross domain的CTR预测提供了机会。...本文解决了这个问题,并利用辅助数据,从源领域,以提高CTR预测性能的目标领域。...离线实验表明,MiNet的预测性能优于几种最新的CTR预测方法。我们在UC头条部署了MiNet,A/B测试结果表明在线CTR也得到了实质性的改善。 ?...我们定义cross-domain CTR预测任务为从source domain中利用数据来提升目标域的CTR预估。...在线A/B测试表明,与DSTN相比,MiNet使在线CTR提高了4.12%。 小结 本文研究了在线广告的跨域CTR预测问题。

1.4K21
领券