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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)。...这里采用常见序列推荐方法中思路,对于给定历史行为序列,每次用前n个交互聚合emb来预测第n+1个item;那么真实交互为正样本,同batch其他交互序列同位置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,常规点击率预估模型部分,UIM和NIP组成,Emb层就是常规将特征转换为对应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交叉熵损失函数情况下

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CTR 预估模型进化之路

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CTR预估系列炼丹入门手册

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CTR 预估候选集选择方案

最近一段日子,怎么在一个大新闻候选集合(假设有10w条新闻)选出用来做 CTR 预估小集合(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 预估流程概率 顺着这样思路,我整理出如下图候选集触发方案: ?...有以下两种方法: 加权型:根据经验对不同子方案赋予不同权重,权重越高取条数越多(按比例) 分级型:优先采用效果好算法,当产生候选集大小不足以满足目标值时,再使用效果次好算法,依次类推(效果好坏评价可以根据该子方案最终产生推荐点击率来算...这样虽然候选集并不是实时更新,但用户属性是实时更新,由于 CTR 预估是实时计算,这样最终推荐结果也是实时改变着 参考: http://toutiao.com/i6234278051245457921

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主流CTR预估模型演化及对比

本文以点击率(CTR预估为例,介绍常用CTR预估模型,试图找出它们之间关联和演化规律。...高维、稀疏、多Field是输入给CTR预估模型特征数据典型特点。以下介绍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模型就不介绍了。...LR模型一直是CTR预估问题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。...DeepFM 深度神经网络对于学习复杂特征关系非常有潜力。目前也有很多基于CNN与RNN用于CTR预估模型。...总结 主流CTR预估模型已经从传统宽度模型向深度模型转变,与之相应的人工特征工程工作量也逐渐减少。

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xDeepFM:CTR预估之特征交叉艺术

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深度学习在CTR预估应用

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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,众所周知,在广告CTR预估任务中,最重要是学习到用户点击行为背后隐含特征组合。...在不同推荐场景中,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一点是学习用户点击行为背后特征组合。...一般来说,输入数据x是一个高维稀疏向量,而CTR预估主要任务就是构建一个预测模型,从而预测在特定情景下用户点击某个产品概率。 2、FM部分结构图: ?

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CTR预估模型有怎样发展规律

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因子分解机模型,该模型相比于LR,增加了交叉特征构造,性能得到了提升。但是由于FM也只能够做二阶特征交叉,因此后来又有了梯度提升提出。...梯度提升树可以得到更高阶特征组合,树越深,越高阶。因此通过仔细分析发现,基本上模型发展有着这么一条规律:往更好地构造高阶特征发展。...深度学习时代 当把深度学习方法引入到CTR预估中,可谓是百花齐放,这里举一些经典网络,像16年发表论文FNN [1],为了避免完全从随机状态训练Embedding,通过FM隐层向量作为user和...由此可见,在深度学习时代,CTR模型迭代发展也是在找一个更好可以得到强表达能力高阶特征构造方面发展。

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多值类别特征加入CTR预估模型方法

我们都知道一般单值类别特征加入到CTR预估模型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预估模型方法中又总结了稠密特征加入到CTR预估模型中方法。...在CTR预估模型中,对这种多值类别特征常用处理方法总结归纳如下: ▌非加权法 最常规也最简单是先对所有‘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每一项进行稠密特征转换...那么权重是怎样得来,总结以下: ❶ 通过数据挖掘得到多值特征中每个值权重 例如用户感兴趣话题这个多值类型特征权重可以这样获得:用户在相关话题问题下回答问题个数或相关话题回答点赞次数,也就是回答相关话题问题个数越多...,也就是激励提取意思,最终输出也就是学习得到多值类别特征中每个值对应权重。

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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非常重要组件,点击率预估主要有两个层次指标: 1. 排序指标。排序指标是最基本指标,它决定了我们有没有能力把最合适广告找出来去呈现给最合适用户。...最近DNN很热,百度宣布DNN做CTR预估相比LR产生了20%benefit,我不知道比较benchmark,但就机理上来讲如果说DNN比原本传统的人工feature engineeringLR高...整个CTR预估模块框架,包含了exploit/explore逻辑。 ? 单纯点击率预估算法框图如下; ? Step-by-step 1....特征选择指标,特征选择主要有两个目的,一是去除冗余特征,也就是特征之间可能是互相冗余;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情况,那我们怎么判断当前预测CTR可信度呢? Google在提出FTRL算法同时伴随提出了一个预测CTR可信度方法,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预估模型发展历程

欢迎关注我~定期更新干货算法笔记和世间万物学习记录~ 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) 发生点击概率...CTR预估从最原始逻辑回归模型,发展到FM、深度学习模型等,经历了一个不断创新过程,其核心为如何设计、融合不同特征交叉方式。...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关系。...从DNN和FM说起 CTR预估问题核心是特征工程,而特征交叉又是特征工程最重要一环。不同特征组合构造而成交叉特征对于点击率预估十分重要。...基于embedding方法虽然提升了模型泛化性(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关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入。...CTR预估中用最多模型是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],映射后函数值就是...CTR预估值。...优先选用在整体上有区分度特征,再选用针对少数样本有区分度特征,思路更加合理,这应该也是用GBDT原因。然而,Facebook和Kaggle竞赛思路是否能直接满足现在CTR预估场景呢?...按照Facebook、Kaggle竞赛思路,不加入广告侧AD ID特征?但是现CTR预估中,AD ID类特征是很重要特征,故建树时需要考虑AD ID。

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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预估模型演化历程, 分为如下几个小节: 1.CTR预估典型应用场景 2.LR(Logistic Regression, 逻辑斯蒂回归)在CTR预估应用 3.使用FM(Factorization...由此可见, 对CTR精确预估(CVR同理), 直接能使得期望收益进行增长, 所以CTR预估性能直接影响了推荐系统整体性能, 对提高营收、社区活跃度等指标起到至关重要作用....LR在CTR预估应用 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预估应用

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资深算法专家解读CTR预估业务中深度学习模型

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模型所面临各种问题。...CTR任务典型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CTR任务例子对应着应用场景中推荐系统——电影推荐。...CTR任务特点 CTR任务有三个特点,一是包含大量离散特征,上图中user ID和movie ID就是离散特征,与之对是连续特征。...模型选择与训练优化 对于wide & Deep模型、串行结构模型以及类似FNN模型等,它们Dense层都需要预训练,这种情况下用FM初始化Onehot到Dense层映射性能能够明显提升。 ?

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