另一种是google提出的wide & deep learning模型，主要用于推荐，美团的文章中也有介绍。...Meetup中的主题演讲。...闲聊DNN CTR预估模型（http://www.52cs.org/?...CTR预估模型》（http://www.52cs.org/?...p=1046） 1、基本思路 （1）使用FM计算出每个特征对应的隐变量。 （2）将样本中的每个特征转化为对应的隐变量。
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。...Deep&CrossNetwork(DCN) 在ctr预估中，特征交叉是很重要的一步，但目前的网络结构，最多都只学到二级交叉。...在预测ctr时，用户embedding表示的兴趣维度，很多是和当前item是否点击无关的，只和用户兴趣中的局部信息有关。...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。
通常，使用FM去初始化这些参数往往能够更快地收敛，最大限制避免训练过程中陷入局部最小，以及得到更好的结果。...训练过程中，没有每轮迭代都会用到所有的特征，对为0的单元进行一个下采样操作，图中黑色的单元即是没有被选取到，不参与参数迭代。计算复杂度得到大量的减少。...因此，在这个模型中，加入了Attention Net 机制，aij表示特征i,j交叉的权重。...DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction[J]. 2017. [5] He X, Chua T S....Attentional factorization machines: Learning the weight of feature interactions via attention networks[C]
关于负样本对，采用与正采样相似的方法，但使用的是同一训练批次中不同用户的不同行为序列中的item。同样产生三种类型的负样本对：,和。...3.2.1 全范围注意力(CSA) 作为注意力的第一级，完全范围注意力（CSA）映射了传统框架中GSU的功能。在CSA中对整个终身序列执行广泛但通用的搜索。...这种增加的动机是：通常绝大多数的注意力分数往往集中在序列中仅20%的项目上。...形式上，对于item候选集和终身子序列，多头注意力中的第h个头的输出计算如下： 与MSA中使用的过程唯一的区别在于增加多头机制以保持一致性。...这种整合还确保了整个序列的完整梯度传播，增强了不同注意力层次之间的一致性。LCN的最终损失函数是CTR损失函数和CRP损失函数的组合 4 实验结果 公共数据集和工业数据集上的效果如下
1背景 CTR预估，广告点击率（Click-Through Rate Prediction）是互联网计算广告中的关键环节，预估准确性直接影响公司广告收入。...CTR的预估值。...按照Facebook、Kaggle竞赛的思路，不加入广告侧的AD ID特征？但是现CTR预估中，AD ID类特征是很重要的特征，故建树时需要考虑AD ID。...直接将AD ID加入到建树的feature中？但是AD ID过多，直接将AD ID作为feature进行建树不可行。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。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 open函数属于Linux中系统IO，用于“打开”文件，代码打开一个文件意味着获得了这个文件的访问句柄。...）； int fd = open（const char *pathname,int flags,mode_t mode）; 1.句柄（file descriptor 简称fd） 首先每个文件都属于自己的句柄...close（fd）之后句柄就返回给系统，例如打开一个文件后fd是3，close之后再打开另外一个文件也还是3，但代表的文件不一样了。...使用open前需要先包含头文件 #include #include #include 3.参数1（pathname） 即将要打开的文件路径...open系统调用的那个进程的控制终端 O_TRUNC 如果文件已经存在泽删除文件中原有数据 O_APPEND 以追加的方式打开 主副可以配合使用，例如:O_RDWR|O_CREAT|O_TRUNC 5.
概述协同过滤算法是推荐系统中的最基本的算法，该算法不仅在学术界得到了深入的研究，而且在工业界也得到了广泛的应用。...本文介绍最基本的基于物品的和基于用户的协同过滤算法，并结合新闻推荐的CTR预估，介绍基于物品的协同过滤算法在CTR预估的抽取数据特征中的应用。...给定用户u，给出推荐物品列表的步骤如下：for 与u相似的每一个用户v: for v喜欢的每一个物品i: 对p排序，推荐Top N给用户 协同过滤在新闻推荐CTR预估中的应用特别说明 新闻推荐一般的步骤为...： 1.给定多种策略给出用户可能感兴趣的文章队列 2.每个用户和新闻对为一条数据，抽取相关的特征，用于做CTR预估 3.将数据输入到预先训练好的CTR预估模型，得到CTR 4.按照特定的展示策略和CTR...而如果将新闻标题的分词作为物品，就可以采用ItemCF的方法，维护一个分词间的相似度表(不需要很频繁更新)，根据用户的历史反馈建立用户对分词的兴趣模型，这样，就可以在4.1中所述步骤的第2步中，增加用户对新闻标题分词的个性化特征
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....广告特征里往往有三类维度(a,u,c)，分别是广告类特征、用户类特征、上下文类特征。这三类特征内部两两组合、三三组合，外部再两两组合、三三组合就产生了无限多种可能性。...在这种情况下，信息会大量存在于动态特征中，而少量存在于模型中（对比 LR，信息几乎都存在于模型中）。下图是作者为搜索广告的 GBDT 模型设计的特征，读者可供参考。...但这样做有一个缺点是，介于头部资源和长尾资源中间的一部分资源，其有效信息即包含在范化信息(反馈 CTR) 中，又包含在 id 类特征中，而 GBDT 的非 id 类树只存的下头部的资源信息，所以还是会有部分信息损失...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
内容来源：2018 年 01 月 05 日，资深算法专家张俊林在“2018 移动技术创新大会”进行《深度学习在CTR预估业务中的应用》演讲分享。...阅读字数：3430 | 9分钟阅读 摘要 本次演讲主要分享深度学习在CTR预估业务中的应用，分别介绍了FM模型以及如何解决深度学习中CTR模型所面临的各种问题。...CTR任务典型的应用场景有计算广告、推荐系统、信息流排序。 CTR任务例子 ? 上图的CTR任务例子对应着应用场景中的推荐系统——电影推荐。...CTR任务的特点 CTR任务有三个特点，一是包含大量离散特征，上图中的user ID和movie ID就是离散特征，与之对的是连续特征。...这就是FM模型泛化能力强的原因。 深度学习CTR模型 深度学习解决CTR任务的几个关键问题 首先是大量离散特征的表示问题，典型的就是如何将向user ID、性别之类的数据输入到神经网络中并让它理解。
预估中的提升效果的核心方法，很多CTR预估的工作也都围绕如何提升特征交叉的效果展开。...对这些CTR预估方法感兴趣的同学可以参考之前的文章一文读懂CTR预估模型的发展历程。 然而，FM、DeepFM等方法对于特征交叉的使用并不是最直接的。最直接的特征交叉方法其实是两两特征之间的笛卡尔积。...本文为了提升特征交叉部分的容量，主要做了两件事：第一件事是让ctr预估模型中的特征embedding和用来生成交叉特征的embedding参数分离；第二件事是设计了相比内积更复杂、容量更大的特征交叉网络...Induction侧，将另一个特征作为上述MLP的输入，得到输出结果，作为特征交叉的结果： 上面这种方式的优点在于，将FM中的点积特征交叉方法替换为全连接，让模型有充足的空间进行特征交叉。...在消融实验中，对比了特征交叉MLP的层数、是否加入激活函数、阶数等效果差异，可见特征交叉部分的网络越复杂，对于特征交叉的学习越充分，越能够近似笛卡尔积的结果，最终带来的效果提升就越明显。
例如，在许多CTR任务中占大多数特征的低频特征在标准监督学习设置中较少被考虑，导致次优特征表示。...然而，这些方法适用于增强行为序列，并且没有适当地部署在基于FI的CTR预测模型中。因此，本文首先提出了三种面向任务的增强方法，旨在干扰基于FI的模型的特征embedding。...hat{E}_1),h_2=FI_{cl}(\hat{E}_2) 任何FI编码器都可以部署在CL4CTR中，例如Cross Network，自注意力等。...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。...，总损失函数如下 \mathcal{L}_{\text {total }}=\mathcal{L}_{c t r}+\alpha \cdot \mathcal{L}_{c l}+\beta \cdot\
1.Introduction 这里先定义两个名词： 表输入空间(Tabular input space)：包括类别特征和数值特征，在线预测任务如 CTR 等通常包含如广告类别的类别特征、广告相似度的数值型特征...我们知道，GBDT 是通过迭代选取信息增益最大的特征来构建树的，因此它可以自动选择并组合有用的数值特征，这也是为什么 GBDT 在 CTR、搜索等领域具有广泛应用的原因。...我们也知道，神经网络的优势在于可以对大规模数据进行有效的学习，并且可以利用批处理技术进行反向传播实现在线更新，同时通过 Embedding 技术也能很好的适应稀疏的类别特征，神经网络在CTR、推荐等领域也取得非常好的成绩...然而，由于树模型和神经网络的本质不相同，用神经网络来代替传统方法可以从树模型中学出更多的知识，并将此转换到神经网络中。...当树分组 中的树数量较大时， 可能会包含很多特征，从而影响树模型的特征选择能力，因此可以治选择重要性较高的特征。
/先安装一下c++的配置环境 yum install –y gcc gcc-c++ readline-devel gcc-objc gcc-objc++ libobjc 单个源文件 eg：...：* 编译源代码文件生成对象文件(object file)，链接对象文件和 libstd c++ 库中的函数得到可执行程序。...由于命令行中未指定可执行程序的文件名，编译器采用默认的 a.out。程序可以这样来运行：....note：需要注意的是，如果工程里面用到的方法是标准库里没有的，那么则需要重写这个方法。...比如，我使用VS 2012建立的工程里面strlwr方法在标准库里面没有，则使用linux编译的时候会报没有定义的错误。
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。...此外，传统的人工特征工程处理开放式的特征（如用户ID）似乎难如登天，而这些特征往往能够为模型提供许多正向的收益。 随着深度学习的发展，近年来越来越多的深度学习模型被应用到CTR任务中来。...特征嵌入（Embedding）：在CTR任务中数据特征呈现高维、稀疏的特点，假设特征数为N，直接将这些特征进行One-Hot Encoding会产生巨大的参数数量。...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）[1]中提到...一言以蔽之，LR将特征加权求和并经sigmoid即得到CTR值，在深度CTR模型的基本框架下的LR表示如下图： ? 其中嵌入部分的维度大小均为1；特征交互中具体工作是将嵌入部分得到的值相加。
今天给大家分享一篇来自微博的点击率预估论文，借鉴NLP领域的ELMO和Bert的思想，提出了一种使用上下文信息来优化特征嵌入的CTR预估框架，一起来看一下。...1、背景 特征交互的学习对于CTR预估模型来说是至关重要的。在NLP领域中的ELMO和Bert模型，通过单词在句子中的上下文环境来动态调整单词的embedding表示，取得了多项任务的效果提升。...受到此思路的启发，论文提出了名为ContextNet的CTR预估框架，该框架可以基于样本信息对embedding进行优化，同时能够有效的建模特征之间的高阶交互信息。...，则是每个特征都有其对应的单独的参数，有点类似于多任务学习中的share-bottom结构。...～～ 推荐阅读 一文梳理序列化推荐算法模型进展 KDD2021 | 推荐系统中利用深度哈希方法学习类别特征表示 WSDM2021 | 多交互注意力网络用于CTR预估中细粒度特征学习 喜欢的话点个在看吧
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。...此外，传统的人工特征工程处理开放式的特征（如用户ID）似乎难如登天，而这些特征往往能够为模型提供许多正向的收益。 随着深度学习的发展，近年来越来越多的深度学习模型被应用到CTR任务中来。...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...LR将特征加权求和并经sigmoid即得到CTR值，在深度CTR模型的基本框架下的LR表示如下图： Logistic Regression 其中嵌入部分的维度大小均为1；特征交互中具体工作是将嵌入部分得到的值相加
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说c++ access函数_Linux中GCC编译C程序过程,希望能够帮助大家进步!!!...1.函数功能： 检查调用进程是否可以对指定的文件执行某种操作。...2)函数 int access(const char * pathname, int mode) 3)形参 pathname:需要检测的文件路劲名 mode:需要测试的操作模式。...失败返回-1，errno被设为以下的某个值 EINVAL： 模式值无效 EACCES： 文件或路径名中包含的目录不可访问 ELOOP ： 解释路径名过程中存在太多的符号连接 ENAMETOOLONG...：路径名太长 ENOENT：路径名中的目录不存在或是无效的符号连接 ENOTDIR： 路径名中当作目录的组件并非目录 EROFS： 文件系统只读 EFAULT： 路径名指向可访问的空间外 EIO
Pooling操作在后续非常多的工作中带来了帮助。...在18年前后的竞赛中,前排选手将在Bi-Interaction中替换FFM并取得了top10的成绩，当时在推荐领域也算王者一般的存在。话不多说，我们直接进入主题。...其中: 这么看来, NFM模型最神奇的地方就在于这块,在大量的实验中,我们发现直接concat embedding向量之后再加入MLP网络进行模型的训练在捕捉模型的二层交叉方法效果是不佳的。...从上面的实验中来看,Bi-Interaction pooling可以很好的帮助我们捕捉二阶特征交叉信息，获得更好的效果; ? ?...从上面的实验中来看,Dropout可以帮助我们获得更好的泛化效果; 从上面的实验中来看,BatchNorm不仅可以加速模型训练,而且可以获得更好的效果; Q2 ?
导读 相对于传统的ID形式的推荐系统（IDRec），本文在模型中引入预训练模型，但预训练模型的参数很多，会导致延迟增加。因此，大部分无法在推荐系统中使用。本文提出一种即插即用的方法，即PPM。...2.方法 alt text 2.1 预训练的ctr模型 2.1.1 模态编码层 模态编码器层（ME）可以获得高质量的模态表征（图像、文本）。...预训练的CTR模型可以集成到IDRec模型中，用于端到端训练。...为了加快训练过程并最大限度地减少在线延迟，首先缓存多模式特征，从而能够在行为transformer层和CTR预测层内训练参数，包括基于ID的序列模块（IDSM）、PPM和多任务模块。...为了加速训练过程并最大限度地减少在线延迟，这些表征被缓存在hdfs中，而其他参数则通过预加载预训练的CTR模型来初始化。
在网络广告投放指标评估中，CTR(click-through rate)是众多有效的评估手段中的一种，而预测CTR也是数据挖掘上一个热门的领域，在腾讯TSA举办的SPA大赛中，预测移动APP广告转化率，...也有一定的相关性，所以前人在预测CTR中用到的方法也很值得在这次比赛中借鉴与学习。...一、为什么要加入平滑处理 首先，我们在进行CTR预测时常常会加入一个广告ID或者用户等等过去的转换率作为特征，并且这个特征往往在最后训练中占有较大的权重，但是简单的计算转换率往往会由较大的方差。...而这个方法是在 Yahoo实验室发的一篇关于CTR的paper上看到的1具体方法，可以前往查看。...（PS：笔者在使用这个方法上得到的提升没有上面的方法得到的提升更有效） 最后，因为刚接触CTR比赛的原因，所以上面的一些见解可能存在偏颇，所以，若有发现，希望能够指出，并希望在比赛中，能够与伙伴们一同进步
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