本周推文目录如下： 周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于...Pairwise和Listwise的排序学习 周五：【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 点击率预估模型预判用户对一条广告点击的概率，对每次广告的点击情况做出预测，是广告技术的核心算法之一。...逻谛斯克回归对大规模稀疏特征有着很好的学习能力，在点击率预估任务发展的早期一统天下。近年来，DNN 模型由于其强大的学习能力逐渐接过点击率预估任务的大旗。...在点击率预估任务中，我们给出谷歌提出的 Wide & Deep 模型。...【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 以下是本例目录包含的文件以及对应说明: ├── README.md # 本教程markdown 文档 ├── dataset.md
---- SIGAI特约作者 张凌寒 中国科学院研究生院 研究方向：机器学习, 推荐系统 摘要 CTR(Click-through rate, 点击率)预估在工业级推荐系统、广告系统中是非常重要的一个环节...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...Factorization Machines, 域感知因子分解机)做进一步特征组合 5.使用GBDT(Gradient Boosting Decision Tree, 梯度提升决策树)进行高阶特征组合 6.总结 关键词: 点击率预估...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...许多现代的深度学习点击率预估模型都是以上述的经典模型为基础演变而来, 厘清经典模型的发展脉络, 对掌握和使用深度学习点击率预估模型将有很大的益处. 引用 [1] Zhang, J. (2019).
近期参加了kesci平台上的云脑机器学习训练营，接触到了FFM模型，因此这篇文章，将主要讲述FFM模型在CTR预估中的应用。...Machine）的升级版模型，美团点评技术团队在站内CTR/CVR的预估上使用了该模型，取得了不错的效果。...特征工程做完之后，就是对数据格式的转换（转换成FFM模型需要的格式：“field_id:feat_id:value”），以及使用模型进行训练了： ###将数据格式转换为FFM模型需要的格式，分别对类别型和数值型数据做处理...本文只是介绍对FFM模型的简单应用，在特征工程上没有特别的花费功夫，适合初学者了解这个模型的使用。...最后，安利一个同学的方案，做的很详细：云脑-电商推荐系统(特征工程部分) 参考： 深入FFM原理与实践 点击率预估算法：FM与FFM 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
点击率预估模型 前 本篇是一个基础机器学习入门篇文章，帮助我们熟悉机器学习中的神经网络结构与使用。...本文将从零开始，仅仅利用基础的numpy库，使用Python实现一个最简单的神经网络(或者说是简易的LR，因为LR就是一个单层的神经网络)，解决一个点击率预估的问题。...定义需要解决的问题： 老板：小李，这台机器上有一批微博的点击日志数据，你拿去分析一下，然后搞点击率预测啥的… 是的，就是预测一篇微博是否会被用户点击(被点击的概率)…..预测未来，貌似很神奇的样子！...所以，我们需要搭建一个分类模型（点击率预测模型），这也就决定我们需要构建一个有监督学习的训练数据集。...模型的训练 ? 训练阶段，模型的输入X已经确定，输出层的Y确定，机器学习模型确定，唯一需要求解的就是模型中的权重W，这就是训练阶段的目标。
1、背景 咱们前面也介绍过许多广告CTR预估中的常见模型了，如DeepFM、Wide & Deep。...： 2.3 Matching Subnet 这里的Matching Subnet建模用户和广告之间的关系，感觉和点击率预估的任务有点重复，但思路还是不一样的。...2.5 离线训练过程 离线训练过程如下图所示： 训练目标是使如下的联合loss最小化： 由于主要的目标是提升点击率预估的效果，因此验证模型效果主要看一下在验证集上的AUC。...，在传统的点击率预估中，一般会分召回和精排两个阶段，召回阶段通常使用的是协同过滤、双塔模型（一边计算item embedding，一边计算user embedding）。...本文提出的模型感觉将召回阶段和精排阶段用到的方法进行了有效的融合，提升了点击率预估的效果。
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。...框架 工业界用得比较多的是基于LR的点击率预估策略，我觉得这其中一个重要的原因是可解释性，当出现bad case时越简单的模型越好debug，越可解释，也就越可以有针对性地对这种bad case做改善。...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....对于广告点击率预估，同时拥有这三类特征。所以一个简单的方法就是级联地使用这两个方法，更好地进行特征组合。 ? 3. LR a....比如说，现在认为在不同的点击率区段，影响点击率的特征的权重是一致的，但实际发现是不一样的，就可以按照点击率的区间划分，做分区间模型(据说阿里用的MLR就是这个东东)。
文章目录 简介 因子分解机FM模型 因子分解机FM的优势 模型 因子分解机求解 Code Reference 简介 因子分解机将支持向量机SVM的优势结合分解模型。...因子分解机可以通过算式优化，在线性时间内进行应用计算；而且不同于SVM在对偶形式中求解问题，FM在原问题空间进行求解，不需要支持向量等，可以直接对模型参数进行估计。...因子分解机FM模型 因子分解机FM的优势 在数据稀疏场景下仍然能进行参数预估；而SVM则不行； FM计算时间复杂度为线性时间，可以直接在原问题中进行优化，而且不依赖如支持向量机的支持向量。...模型 对于度为2的因子分解机模型FM： ? 其中 ? , ? 表示长度为k的向量之间的內积。 ?...进而导致建模特征i，j的变量wij也为0，通常情况下wij的估计，需要样本中存在xixj，即xi、xj均不为0；FM通过分解，由wiwj的內积来表示wij，所有和xi产生交叉的特征样本都可以用于估计wi，大大增加了模型的泛化性能
前言 CTR预估对于搜索、推荐和广告都是非常重要的一个场景，近年来CTR预估技术更新迭代，层出不穷。这篇文章将记录CTR预估著名模型的相关论文。以下按照年份整理。 1.2020年 (DFN).
点击率预估模型 0.前言 本篇是一个基础机器学习入门篇文章，帮助我们熟悉机器学习中的神经网络结构与使用。...本文将从零开始，仅仅利用基础的numpy库，使用Python实现一个最简单的神经网络(或者说是简易的LR，因为LR就是一个单层的神经网络)，解决一个点击率预估的问题。...定义需要解决的问题： 老板：小李，这台机器上有一批微博的点击日志数据，你拿去分析一下，然后搞点击率预测啥的… 是的，就是预测一篇微博是否会被用户点击(被点击的概率)…..预测未来，貌似很神奇的样子！...所以，我们需要搭建一个分类模型（点击率预测模型），这也就决定我们需要构建一个有监督学习的训练数据集。...模型的训练 训练阶段，模型的输入X已经确定，输出层的Y确定，机器学习模型确定，唯一需要求解的就是模型中的权重W，这就是训练阶段的目标。
从模型快速更新到在线学习 从某种意义上来说，本文是笔者前文[1]的后继。在前文中，我们已经分析了类似效果广告点击率预估这种场景下的模型快速更新的需求，给出了在当时看来比较稳妥的一套技术方案。...上述局限性已经严重制约了点击率预估模型的进一步优化，要求我们在技术上做出突破。 随着人类积累的数据量越来越大，种类越来越多，蕴含的商业价值越来越高，大数据成为了一个很热的技术和商业话题。...若从大数据的视角来看，效果广告是公认的典型的大数据应用之一，而效果广告点击率预估则是典型的大数据分析和挖掘，我们需要在遇到瓶颈时升级我们的方案来持续释放大数据中蕴含的效果提升潜力。...端到端流式处理的数据流中，任何一个环节的非正常波动或者故障，都有可能给模型训练或模型预测造成干扰，进而导致点击率预估效果的波动，甚至直接影响实时的现网收入。...3.5 应用效果 截止2015年年末，在线学习的模型和算法已经覆盖了广点通超过一半的流量，在年末的pCTR效果放量中取得了CTR+CPM 8%+的提升，部分重点广告位取得了15%以上的提升，有力地证明了在线学习用于效果广告点击率预估的实用价值
作者：十方 好久没有写排序模型了，最近又看到一篇令人眼前一亮的论文，Deep User Match Network for Click-Through Rate Prediction。...这篇论文创新的提出了Deep User Match Network-DUMN，该模型设计了用户表达层基于用户历史兴趣学习用户embeding。...废话不多说，直接看模型！ DUMN 先看看DUMN的框架图输入包括用户画像，用户行为，候选item的特征，上下文等，输入就是点击率。 用户和items之间有各种交互，如点击，打分。...参考着上图，大家已经对整个模型有了初步的认识了。...的关系，将item behavior进行聚合，论文中使用的就是cos相似度，如下所示: 然后我们就可以通过Relavance Unit计算的相似度对item behavior进行聚合: 同时该模型将相似度总和也作为特征
A：网上已经有很多的文章解释过这个问题，简单的说就是离线评估的 AUC 是评估请求与请求之间点击率的序，而在线评估的是广告与广告点击率的距，评估的角度就不一致，所以这种情况是有可能发生的。...A：点击率预估优化的是收入，如果曝光没变，也可以理解为就是 CPM。CPM 是我们的优化目标，而 CTR 只是我们的指标，类似的还有转化率，负反馈率等等。...另外一点就是如果你看到一个模型预测的 AUC 蛮正常的，但 Bias 太高，可能先不要想着去对这个结果做一些调整，比如用另一个模型的结果进行修改，因为它本身可能就是合理的，你再修改下，可能更加的不靠谱。...这个错在点击率中犯的可能性比较小，一般来讲是引入其它流量的数据，而且就算犯了这个错也比较好对比。然而最可怕的一种情况是从一开始就引入多来源的数据做，不停在模型上变来变去，一直做不出来。...偏个题，其实在转化率预估中更容易犯这个错，转化的路径比如有点击->安装->激活->付费，如果能收集到所有转化数据，往往做的时候会把所有收集到的转化数据都用上，而不管广告主真的是想优化哪个目标（比如，安装
效果广告点击率预估模型使用到了用户侧、广告侧和上下文侧的很多特征，持续的特征工程始终是模型效果提升的坚实基础。...面对效果广告点击率预估这样一个有监督学习的问题，我们希望借助于深度学习来节约特征工程中的巨大投入（当然，无法完全避免），更多地让点击率预估模型和各辅助模型自动完成特征构造和特征选择的工作（这也被称作特征学习...模型会定期推送到实时推荐引擎，供运行时预估使用。 与点击率预估模型训练强调流式和实时不同，用于特征学习的深度学习模型的训练对延迟要求不高，目前还是离线批处理为主。...一类是运行时用做点击率预估的模型，一类是辅助构造抽象特征的模型，这两类模型从设计到训练都对齐点击率预估的目标。前者的深度目前控制在2~4隐层，每层的宽度也不是很大，不过还有进一步加深加宽的余地。...首先，满足多个领域常见的深度学习模型的训练需求，实验成本低且有充分的可扩展性，特别是要支持效果广告点击率预估相关的端对端学习需求，既支持相对规模较小的点击率预估模型，也支持大规模的特征挖掘模型，且可以根据需要扩展新的模型结构
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？...Learning via Pre-trained Graph Neural Networks for CTR Prediction》这篇论文告诉我们GNN搭配预训练和显式交叉特征，可以"吊打"现有的点击率模型...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。...论文提到，损失函数不能简单的定义为mse，因为不同边，对预估ctr的权重是不一样的，为了预训练模型能够更好的区分交互特征的重要性论文提出了weghted square loss，定义如下所示，所以共现次数越高...将不同node的embedding和p作为特征，再加上其他特征输入到最终的全连接网络，预估最终的点击率。 实验 ? pcf-gnn效果上均优于其他模型。
在本文中，阿里的算法人员同时考虑空间域信息和时间域信息，来进行广告的点击率预估，一起来看下是如何做的吧。 1、背景 CTR预估问题在广告领域十分重要，吸引了工业界和学术界学者的研究。...因此，将这些广告作为辅助信息，加入到模型中，也许可以提升CTR预估的准确性。 总结一下，辅助广告总共有三种类型：上下文广告、用户点击过的广告、用户未点击的广告，如下图所示： ?...这里还是想强调一下上下文广告这个概念，之前的模型可能一次计算所有广告的点击率，然后按点击率进行排序，取top-K进行展示。但这里我们把一次推荐K个广告过程看作K个单次推荐的过程集合。...2、模型计算所有广告的点击概率。 3、选择点击率最高的一个广告。随后把这个广告加入到上下文广告信息中。 4、对于剩下的广告，再计算所有广告的点击概率。...5、总结 感觉本文还是有一定借鉴意义的，最主要的是在推荐过程中考虑推荐结果之间的相互关系，这么做的话个人感觉可以消除点击率预估中的坑位偏置。
导语： 本文讨论了CTR预估模型，包括工业界使用比较广的比较经典模型和学术界最新的结合DeepLearning的一些工作。...，选择在离线数据集中性能最好的超参组合； · 在线A/B Test：选择优化过后的模型和原先模型（如baseline）进行A/B Test，若性能有提升则替换原先模型； 在线部分 ·...Cache & Logic：设定简单过滤规则，过滤异常数据； · 模型更新：当Cache & Logic收集到合适大小数据时，对模型进行pretrain+finetuning，若在测试集上比原始模型性能高...的策略来对模型进行相对频繁的更新，模型的简单能够保证这部分的需求能够得到保障。...，会通过BP来更新FM层参数，其他步骤和常见的MLP没有什么区别，这里重点就是底层如何介入FM层参数的问题； CCPM CCPM利用卷积网络来做点击率预测，看了文章，没有太明白其中的所以然，贴下网络结构的图吧
1.背景点击率预估（pCTR）是广告投放过程中的一个重要环节，精准的点击率预估对于广告投放系统收益最大化具有重要意义。pCTR的优化主要有算法优化，系统改进，特征探索等几种途径。...H(y)表示目标y的信息熵，H(y|f)表示引入了特征f后的信息熵通过计算特征f的IG（即信息熵的增加量）来判断对点击率的区分性，从而确定是否加入点击率预估模型当中去。...图 3 基于主题模型的公众号聚类兴趣标签的产生方式示意图，公众号的聚类主要由订阅关系来产生 我们尝试了一种新的订阅兴趣体系的方法：基于主题模型的兴趣人群挖掘方法。...图 4 广告与文章内容相似度加入pCTR模型提高投放效果和阅读体验 3.算法优化篇CMU的李沐在2014年的博文中提到，“线性模型+特征工程”的机器学习方法，随着数据量的增长和特征的不断挖掘会面临瓶颈的到来...参考文献 [1] CTR预估中GBDT与LR融合方案，腾讯大数据，2015-08-27 [2]Singh S, Kubica J, Larsen S, et al.
之前咱们介绍过阿里的SIM，通过一种两阶段的方式来使用用户所有行为序列来提升点击率预估的精度。而最近阿里的最新的进展中，尝试将两阶段的处理方式升级为端到端的处理方式，相关的论文会在后续进行介绍。...Retrieval for CTR prediction) ，同样从检索的角度出发，设计了用户行为检索模块，基于每一次不同的请求和target item，从用户历史行为中抽取最有用的部分行为用于后续的点击率预估...预测模块则相对简单，结构与DIN类似，首先计算检索得到的S个行为（每个行为包含用户特征，item特征和上下文特征三部分）与target item的相似度，并基于此对embedding进行加权，随后经过MLP层得到点击率预估值...不过两种方式都是两阶段的方式，这种方式最大的缺点在于两个阶段的目标是存在一定差异的，检索阶段更多的是寻找与target item最相似的历史行为，而非更准确的点击率预估。...推荐系统遇上深度学习(一二零)-[微博]使用上下文信息来优化特征嵌入的CTR预估框架 2021-08-01 推荐系统遇上深度学习(一一九)-[百度]结合门控机制的多任务学习模型GemNN 2021-07
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