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 <task-id>将 <task-id> 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 <container-name>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 <task-id>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 <container-name> <snapshot-name>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
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： ?
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
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
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。
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...
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. 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。 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。 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。
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。
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。 参考文献 1.MaskNet: Introducing Feature-Wise Multiplication to CTR Ranking Models by Instance-Guided Mask
one-hot输入都映射到它的低维embedding上 (z_i = [w_i, v_i] *x[start_i:end_i]) , 第一层是由 ([z_1,z_2,...z_n]) 两个常规的全联接层到最终给出CTR 完整代码在这里 https://github.com/DSXiangLi/CTR CTR学习笔记&代码实现系列? 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 ---- 资料 Huifeng Guo et all. "DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction," In IJCAI,2017. multi-field categorical data - - A case study on user response https://daiwk.github.io/posts/dl-dl-ctr-models.html
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 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
这一改动使模型 AUC 显著提升了 0.004，CTR 相对提升了 2%。 下图为优化后对照组的点击率提升幅度（对照组 CTR-实验组 CTR）。 在模型优化过程中，我们曾遇到过**AUC 很高（或提升很多）但 CTR 效果不理想；或 AUC 提升幅度不大，但 CTR 提升幅度很大的情况，这是为什么呢？ AUC 提升的效果 AUC 的提升与线上 CTR 的效果并不是线性的。一般在项目初期，AUC 的提升很容易，但对 CTR 的贡献一般会很小。 所以我们大可放心继续使用 AUC 这个指标，只是在项目初期要清楚，前期的 AUC 提升主要效果是降 bias，而不是提升 CTR。 偏差与 CTR 的关系？
背景 这一篇我们从基础的深度ctr模型谈起。我很喜欢Wide&Deep的框架感觉之后很多改进都可以纳入这个框架中。Wide负责样本中出现的频繁项挖掘，Deep负责样本中未出现的特征泛化。 连续特征的处理 ctr模型大多是在探讨稀疏离散特征的处理，那连续特征应该怎么处理呢？ [48,32,16], config=run_config ) return estimator 完整代码在这里 https://github.com/DSXiangLi/CTR CTR学习笔记&代码实现系列? CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM 参考材料 Weinan Zhang, Tianming Du, and Jun Wang.
深度学习在 ctr 预估领域的应用越来越多，新的模型不断冒出。 从 ctr 预估问题看看 f(x) 设计—DNN 篇（https://zhuanlan.zhihu.com/p/28202287）整理了各模型之间的联系之后，一直在琢磨这些东西如何在工业界落地。 deep_fm/preprocess.py #1 连续特征 剔除异常值/归一化 #2 离散特征 剔掉低频，然后统一编码（特征编码需要保存下来，线上预测的时候要用到） 对大规模离散特征建模是用 DNN 做 ctr predictRequest, &response); 完整代码: lambdaji/tf_repos https://github.com/lambdaji/tf_repos/tree/master/deep_ctr 参考资料： https://github.com/wnzhang/deep-ctr https://github.com/Atomu2014/product-nets https://github.com
导读：本文主要介绍深度CTR经典预估模型的演化之路以及在2019工业界的最新进展。 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。 本文主要关注利用仅根据user信息、item信息、context信息，不考虑用户历史信息的“传统”深度CTR模型的演化过程，希望通过梳理，大家能够对近年来深度学习模型在CTR任务上的探索有一个大体的认知 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。 ? 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。
阿里的同学采用了 Attention 模型结构来激活用户的局部兴趣，从而丰富了用户的兴趣表达，并在线上 CTR 系统中提高了 10%。 目前，DIEN 已部署于淘宝广告系统中，并获得了 20.7% 的 CTR 提升。 目前诸多 CTR 模型都在由传统方法转向深度 CTR 模型，但是大多数深度 CTR 模型都只关注于捕捉不同领域特征的交互，而忽视用户的兴趣表示。 针对目前工作的不足，作者提出了深度兴趣演化网络（Deep Interest Evolution Network，DIEN）来提高 CTR 的性能。 所以我们需要对用户的兴趣演化过程进行建模，其优点在于： 兴趣演化模块可以为最终兴趣的表征提供更多的相关历史信息； 通过兴趣演化的趋势可以更好进行 CTR 预测。
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