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ctr预估提升的是什么

在这个问答内容中，"ctr预估提升"是指预测点击率（CTR）的提升。CTR是指广告被点击的次数除以广告展示的次数，是衡量广告效果的一个重要指标。预测点击率的提升可以帮助广告主更好地分配广告预算，提高广告投放效果。

在云计算领域，预测点击率的提升可以通过使用机器学习和大数据技术来实现。例如，可以使用历史数据来训练机器学习模型，预测用户的点击行为，并据此调整广告投放策略。此外，可以使用云计算平台来运行这些机器学习模型，以提高计算效率和可扩展性。

推荐的腾讯云相关产品包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能和机器学习、大数据分析等。这些产品都可以用于预测点击率的提升。

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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）。...这里采用常见的序列推荐方法中的思路，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，UIM和NIP组成，Emb层就是常规的将特征转换为对应的emb向量，这里不再赘述。...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

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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。...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。...，google 率先把在线算法 FTRL 引入 CTR 预估模型 8。

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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

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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 ?...Session之间的兴趣变化，从而更好地完成CTR预估。...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。

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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。...首先，我们需要明确选出这 100 条新闻的目的是什么？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。...（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： ?...有以下两种方法： 加权型：根据经验对不同的子方案赋予不同的权重，权重越高取的条数越多（按比例） 分级型：优先采用效果好的算法，当产生的候选集大小不足以满足目标值时，再使用效果次好的算法，依次类推（效果好坏的评价可以根据该子方案最终产生的推荐的点击率来算...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

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xDeepFM:CTR预估之特征交叉的艺术

其也在海量的数据竞赛中展现了不俗的成绩。下面我们来看看这个模型究竟做了啥？为什么做CTR预估不得不读呢？ 模型解析 xDeepFM的网络框架如下图所示： ?...实验 实验部分主要回答下面几个问题： 是否CIN真的做到了高阶的交叉？ 是否有必要将Explicit和Implicit的网络结合？ 网络的设置对于模型最终的影响是什么样的？...从实验结果上看，我们发现将Explicit和Implicit的网络结合能带来非常大的提升；xDeepFM相较于DNN有很大的提升。 网络的设置对于模型最终的影响是什么样的？ ?...增加网络层的深度可以提升效果, 把网络层数设置为3在数据集上的效果是最好的； 增加CIN中feature maps的个数早期可以提升效果的，太大可能会带来过拟合(例如Dianping数据集,100就可以了...pdf https://github.com/Leavingseason/xDeepFM/blob/master/exdeepfm/src/exDeepFM.py 我是二品炼丹师一元，目前跟着大哥们学习CTR

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主流CTR预估模型的演化及对比

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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。...ctr结果预估的贡献度是一样的。...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。

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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： ?

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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...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...由此可见，在深度学习时代，CTR模型的迭代发展也是在找一个更好的可以得到强表达能力的高阶特征的构造方面发展。

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多值类别特征加入CTR预估模型的方法

我们都知道一般单值类别特征加入到CTR预估模型的方法是先对单值类别特征进行one-hot，然后和embedding 矩阵相乘转换成多维稠密特征，如下图 1 所示： ?...上一篇文章稠密特征加入CTR预估模型的方法中又总结了稠密特征加入到CTR预估模型中的方法。...在CTR预估模型中，对这种多值类别特征的常用处理方法总结归纳如下： ▌非加权法 最常规的也最简单的是先对所有‘话题’集合进行one hot编码，然后按照图 1 方式对多值类别特征中的每一项进行稠密特征的转换...那么权重是怎样得来的，总结以下： ❶ 通过数据挖掘得到多值特征中每个值的权重 例如用户感兴趣话题这个多值类型特征的权重可以这样获得：用户在相关话题问题下回答问题的个数或相关话题回答点赞的次数，也就是回答相关话题问题的个数越多...，也就是激励提取的意思，最终的输出也就是学习得到的多值类别特征中每个值对应的权重。

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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...所以，肯定会有预测值不可信的情况，那我们怎么判断当前的预测CTR的可信度呢？ Google在提出FTRL算法的同时伴随提出了一个预测CTR可信度的方法，想法很简单：训练数据越多则可信度越高。

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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。

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CTR预估中GBDT与LR融合方案

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预估中用的最多的模型是LR（Logistic Regression） [1]，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 [2]，映射后的函数值就是...CTR的预估值。...优先选用在整体上有区分度的特征，再选用针对少数样本有区分度的特征，思路更加合理，这应该也是用GBDT的原因。然而，Facebook和Kaggle竞赛的思路是否能直接满足现在CTR预估场景呢？...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。

2.3K60

CTR点击率预估之经典模型回顾

CTR预估常伴有训练数据量大、特征高度稀疏、推断性能要求高等特点, 使得算法的设计多围绕这些特点来进行....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...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

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协同过滤在新闻推荐CTR预估中的应用

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...但是，在做CTR预估的时候，由于缺少用户对新闻的兴趣度特征，使得新闻自身的特征(如新闻标题分词)会起到主导作用，而新闻自身的特征是和特定用户的兴趣关系不大的，因此有必要添加用户对新闻的兴趣度特征(这里称之为个性化特征...在实验中，增加该类特征之后，AUC提升1%以上。

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DPN: 考虑用户行为模式的点击率（CTR）预估方法

导读 本文方法主要针对ctr预估中的用户行为建模提出相应的模型，用户交互历史包含了不同的行为模式，反映用户的习惯性范式。...DPN使用目标感知注意力机制检索与目标商品相关的用户行为模式。同时，通过基于自监督学习的预训练范式来细化用户行为模式，同时促进稀疏模式中的依赖性学习。...）， e_T 是目标商品的emb和序列emb一样也是拼接了item id和类型的emb。...本节提出了一个自监督模式细化网络，从检索到的原始用户行为模式中提取真实的用户行为模式，如图4所示。首先，通过自监督去噪任务对细化网络进行预训练。然后DPN应用预训练的细化网络来细化检索到的模式。...增广的行为模式序列的最后一个记录和原始行为模式序列应该一样，这向细化网络指示了行为模式的决策目标是什么。 2.3.2 细化网络 使用两层Transformer来编码，从增广的序列中提取行为模式表征。

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