本来想写蚂蚁金服运用强化学习做推荐的文章《Generative Adversarial User Model for Reinforcement Learning Based Recommendation System》，但这不快放假了嘛，思考再三还是决定写点简单的吧。这次来谈谈负采样点击率修正的那些事。
前两天写了一篇关于多目标排序模型的文章，有小伙伴给我留言说，多个目标好理解， 但是排序的时候怎么融合多个目标呢？
AB测试最核心的原理，就四个字：假设检验。检验我们提出的假设是否正确。对应到AB测试中，就是检验实验组&对照组，指标是否有显著差异。
在现实生活中，我们需要对很多信息进行相应的排序，然后呈现给大家查看，有些数据是可以直接排序的，比如说我们最常见的数字，可以按照升序或者降序的方法来进行排列，又比如说日期，可以按照时间的远近来进行排序。这些都是最为常见的信息排序。
说起排序，对排序的认知还停留在召回阶段召回的item经过粗排过滤，剩下较少的item在精排中打分，按epcm或者其他策略挑选出最终要曝光的item。精排模型往往都是point-wise的，一个DNN加丰富的用户/item/上下文特征预估点击率。自从看了阿里这篇 《Revisit Recommender System in the Permutation Prospective》，了解到了排序完可以再一次重排，以达到用户体验最佳，且平台收益更好。下面就来详细看下重排到底做了啥？
本文对点击率预测的综述进行了详细的介绍，包括其背景、方法、模型、评价指标、应用场景等方面的内容。
越来越多的公司重视AB测试，按照猫哥的经验，之前会Excel就行，SQL是加分项。后来变成了必须懂SQL，AB测试是加分项。再到后来变成了，AB测试和SQL都是必会的东西。
另外，我主页上还有不少与ABTest和数据分析相关的博客，感兴趣的朋友可以再去看看，希望能给你带来收获！
本文转载自：微信AI，作者 xiafengxia 在微信 AI 背后，技术究竟如何让一切发生？微信 AI 公众号推出技术专题系列“微信看一看背后的技术架构详解”，干货满满，敬请关注。以下为专题的第一篇《微信看一看推荐排序》。 一、背景 微信公众平台作为目前用户量最大的互联网原创内容平台之一，每日新发表的文章可达几百万篇。用户可以通过关注公众号、朋友圈、聊天转发等渠道阅读文章。除了前述几种方式以外，用户很难再有其他方式发现更多有趣的文章。因此，看一看个性化推荐应运而生。我们利用用户在微信内的阅读、关注、
携程AI内容化团队，负责携程内容产品的NLP，NLG支持，产品包括热点自动投放平台，点评分析服务，产品特色标签和推荐理由抽取，命名实体识别与链接，机器翻译等。
最近一段时间在进行数据埋点的重构，目前已经拉通前后端开发、测试、数据（数仓和数分）评审过后进入开发阶段。在这段时间也输出了一些关于数据埋点相关文章，和其他的产品交流如何进行埋点设计的时候反馈有点不太通俗易懂，因此梳理一个较通俗易懂的文章供一起交流学习。
假如平均每个点击3美金，100次，总费用是300美金，带来了一个小客户，每年给你带来1万RMB利润，你会不会愿意？
htTPS://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html
LTR（Learning To Rank）学习排序是一种监督学习（SupervisedLearning）的排序方法，现已经广泛应用于信息索引，内容推荐，自然语言处理等多个领域。以推荐系统为例，推荐一般使用多个子策略，但哪个策略更好？每个策略选出多少候选集？每个候选集呈现的顺序如何排序？这些问题只能根据经验进行选择，随着策略越来越多，上述问题对推荐效果的影响会越来越大。于是乎，人们很自然的想到了用机器学习(Machine Learning)了解决上述问题，至此LTR就出世和大家见面了。发展到现在，LTR已经形成较为成熟的理论基础，并且可以解决数据稀疏、过拟合等多种问题，在实际应用中取得较好的效果。 做过LTR的人都知道AUC是机器学习中非常重要的评估指标，AUC的提升会带来线上点击率的提升，其值越高越好,最大值为1。那么AUC到底是个什么东东呢？为什么AUC的提升就一定会带来点击率的提升？本文就带大家一起了解下AUC的概念及其与线上点击率的关联。
作者：coreyzhong，腾讯 IEG 应用研究员 本文分为三个部分： Part1 是前菜，帮助没接触过相关内容的同学快速了解我们要做什么、为什么做； Part2 适合刚刚接触 pCTR 建模想要完成项目的算法同学； Part3 适合正在做 CTR 建模项目且想要进一步优化效果的算法同学。 Part1 计算广告 广告是互联网流量变现的重要手段，也是互联网产品进行推广的重要方式。互联网广告行业经历了合约广告时期、精准定向广告时期、竞价广告时期等多阶段的发展，现在行业内已经普遍采用了自动化竞价的广告投放
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。
在大多数搜广推场景中，广泛存在着各种各样的 bias。在不同的场景中，不同的 bias 造成的影响不同。比如推荐系统链路中存在的不一致性导致选择性偏差（多目标架构中的多阶段排序过程，存在于端上曝光以前），在端后影响较大的 bias 为曝光 bias、position bias 等。
广告是互联网流量变现的重要手段，也是互联网产品进行推广的重要方式。互联网广告行业经历了合约广告时期、精准定向广告时期、竞价广告时期等多阶段的发展，现在行业内已经普遍采用了自动化竞价的广告投放模式。
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 作者|面包包包包包包 修改|寒小阳 && 龙心尘 上一期我们一起探索了计算广告的基本概念和四种形式（点击查看《计算广告小窥（上）》），本期文章是我们为读者带来的【计算广告小窥】专题的第二个部分。大数据文摘会在明天，为大家分享最后一个部分的文章内容，供有兴趣的读者感受、学习。 (上)(中)(下)全文目录 引言 广告=>互联网广告：“您好，了解一下” 互联网广告=>计算广告：指哪儿打哪儿！ 计算广告四君子：谁在弄潮？ 计算广告关键技术：这孙子怎么什么都知道？ 广告系统
本文作者：branxu，腾讯 CDG 应用研究员 2018 年和 2019 年腾讯算法广告大赛都可以看做推荐系统问题。这类问题最重要的特征是点击率，最大的难点是冷启动。文本结合 2018 年比赛亚军方案和 2019 年比赛冠军方案中的一部分技巧，提出了一种新的点击率建模方案，试图解决一部分冷启动问题。该方案复杂度很低，实现简单，效果好。 问题介绍 推荐系统和广告算法中，对于新用户或者新内容，记录很少，如果我们直接将历史点击率作为特征，会存在问题。比如 1，新用户 A 有 2 条浏览记录，1 次点击
4月30日，2021腾讯广告算法大赛初赛已经正式拉开帷幕。2021腾讯广告算法大赛由腾讯广告主办，腾讯云AI、腾讯大数据、腾讯招聘、腾讯高校合作以及英伟达联合主办。TI-ONE与英伟达共同支持AI算法平台，同时与腾讯大数据Angel全栈机器学习平台共同提供算法资源支持。
4月30日，2021腾讯广告算法大赛初赛已经正式拉开帷幕。2021腾讯广告算法大赛由腾讯广告主办，腾讯云AI、腾讯大数据、腾讯招聘、腾讯高校合作以及英伟达联合主办。TI-ONE与英伟达共同支持AI算法平台，同时与腾讯大数据Angel全栈机器学习平台共同提供算法资源支持。 与此同时，本届赛事与计算机国际学术顶会ACM Multimedia强强联合，围绕视频广告开设的两大赛道，已成功入选2021年ACM MM grand challenge，国际影响力进一步提升。 为助力选手更好参与赛事，腾讯广告算法大赛特邀往
最近工作中接触比较多的是COEC（Click on Expected Click），本篇文章就来简单介绍一下其概念。
点击率这个指标相信很多同学都有所耳闻，它的含义也很简单，顾名思义就是点击的概率，英文叫做CTR。如果我们用公式来表达的话就是click / impression，这里的click也就是发生的总点击数，分母的impression也就是曝光的数量。两者的商就是点击率。这些大家都很好理解，但问题是为什么点击率它这么重要呢？这个问题能回答上来的就不多了。
本文从点击率预估的视角，分析了腾讯社交广告算法大赛的赛题，并指出点击率预估与转化率预估的异同点。选手在解决转化率预估问题时，可以参考这些异同点，设计更合适的解决方案。
其实单纯地从技术上来讲，多目标并不是很困难或者是很高深的技术，相反它非常简单。简单到你了解神经网络就能看懂它的原理。
上篇文章我们详细的解读了AB测试的原理及流程。今天我们来结合流程，讲讲具体的AB测试案例，以及AB测试中需要注意的问题，还有面试中可能会踩的坑。
摘要：近年来，随着移动互联网和大数据的发展，基于精准定向目标的实时竞价（RTB）广告投放模式逐渐成为移动广告领域的热潮。RTB 广告投放流程中，需求方平台（DSP）如何通过精准地预测广告点击率为广告主出价，以保证优价购买优质流量是各DSP 平台所关心的问题。本案例利用某DSP 平台收集的4696 条数据，从广告交易平台、用户设备和广告信息三个角度入手探讨手机APP 上RTB 广告点击率的影响因素。通过7 个自变量（广告交易平台和竞价底价，用户手机型号、网络状况和手机运营商，广告是否为全插屏广告和投放时间)与广告点击率的棘状图分析，发现手机APP 上RTB 广告平均点击率为19.2%，是否为全插屏和手机型号对广告点击率影响最大，全插屏广告点击率是非全插屏广告的近2 倍，苹果手机上RTB 广告点击率（25%）远超于其他手机型号。因此DSP 平台在竞价时可以优先考虑在优质流量时间内，如下午和晚上，在苹果手机APP 上投放更多全插屏广告。该研究也为后期DSP 平台能精确地预测广告点击率从而进行合理出价提供支持。
[核心提示] 数据对于产品的事前决策起着关键的预判作用，那么我们应当如何善用数据的分析方法论呢？ 编者注：本文整理自极客公园系列公开课「探秘游戏方法论」的第一期「数字占星术」。「探秘游戏方法论」公开课的目的旨在邀请游戏背后的开发、运营、分析的相关人士，传授游戏领域里那些具有普适意义的产品观和方法论。 本期课程的演讲嘉宾分别为腾讯互娱高级数据营销经理路金贤和数据营销经理王常伦，主要内容为数据在产品决策中所起的预测性作用。 ---- 数据的来源和价值 数据主要从三个方面获得： 1. 游戏数据，包括市场数据和
导语｜微信是内渠分发的重要渠道，增长中心与微信深度合作，通过成熟游戏节点活动等多种方式提升IEG游戏在微信的分发效率，增长数据组围绕内渠提效增长沉淀了一套分析SOP，方便快速定位投放中出现的问题，接下来为大家分享下，我们的内渠提效增长SOP建设遇到的问题和我们的拆解方法。
本文介绍的论文是：《Modeling and Simultaneously Removing Bias via Adversarial Neural Networks》
今天介绍的是CIKM 19上雅虎发表的一篇文章，主要介绍了如何在广告点击率预估中进行软频率控制，避免过多的给某一用户展示太多次同一广告造成的点击率下降和用户体验损失。一起来学习一下。
引言：本文作者帮你理清需要停止沉迷的5个虚荣指标，以及一些能够帮你取代它们的可实践性指标。
在做比赛的过程中，我们发现了有转化率这个指标在大量数据下是有效的。理想情况下，例如某个广告点击量是10000次，转化量是100次，那转化率就是1%。但有时，例如某个广告点击量是2次，转化量是1次，这样算来转化率为50%。但此时这个指标在数学上是无效的。因为大数定律告诉我们，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。后者点击量只有2次，不满足“重复试验多次”的条件。
习惯于日常SEO操作：关键词、布局、内容、内外连接等等，习惯于每天忙忙碌碌，等待几个月之后的开花结果。
大家好，这里是NewBeeNLP。今天我们分享Bing在搜索广告的最新技术细节，来自微软和北航的合作工作，发表在KDD 2022。
为什么会出现这样的情况呢？因为我们只看数据的整体，我们往往会忽略数据内部各个部分的差异，而忽略这些差异进行比较，就有可能造成判断的偏差。
最近在工作当中做模型的时候，遇见了一件很神奇的怪事，明明一件商品在两类人群当中的点击率都比另外一件要高。但是当我把它们的数据汇总之后，结论反而变了。
距笔者上次提出NFwFM点击率预估模型,并覆盖美图秀秀、美拍等推荐场景已经过去半年。算法钻研如逆水行舟，不进则退。用户和公司越来越高的期望也要求我们不断进步。
质量度是系统根据百度关键词的点击率、创意撰写质量以及账户表现（账户生效时间、账户内其它关键词的点击率）等多个因素计算出来的，在质量度等级的形式呈现质量度的等级越高，意味着您的推广质量越高，越能得到用户的关注与认可。
在线广告，指的是在线媒体上投放的广告。与传统广告不同的是，在线广告在其十几年的发展过程中，已经形成了以人群为投放目标、以产品为导向的技术型投放模式。
本文介绍了深度学习在点击率预估中的应用，特别是一种基于深度学习的点击率预估模型。该模型使用深度神经网络来学习用户和广告的隐含特征，并使用一种自适应的方法来学习训练数据的分布。同时，本文还介绍了一种用于特征工程的深度学习模型，该模型可以自动学习到用户和广告的隐含特征，从而提高模型的精度和泛化能力。实验结果表明，该模型在点击率预估中具有较高的预测准确率和较快的训练速度。
1. 引言 深度学习可以说是目前机器学习和人工智能领域最热的词汇了，已经热了数年，而且有望继续热下去。深度学习技术自横空出世以来，在多个应用领域刷新了历史记录，如语音识别、图像识别、自然语言处理等等，且其后劲甚足，不断有新的记录出现。近日，来自Google和Facebook的两个科学家团队又在体现高级人工智能的计算机围棋上以深度学习技术取得突破，大大提升了计算机棋手的棋力，取得了对一些人类棋手的胜利。Google的这一突破还登上了Nature杂志的封面，并再次刷爆了笔者的朋友圈。 鉴于深度学习技术的辉煌战
译者：李晓艳 本文长度为2158字，预估阅读时间3分钟。 我们今天要向大家揭秘2017年搜索引擎营销局势。 本文是关于搜索引擎营销的使用情况的统计，希望给你一些搜索引擎营销战略和战术上的启示。 统计报告帮助我们将数据变成信息，让我们做出基于数据的理性决定，这篇文章的目的正在于此。我们都痴迷于搜索引擎营销，但是无论是通过代表着AdWords专注于很多国家的 搜索引擎优化（http://www.smartinsights.com/search-engine-optimisation-seo/）还是 付费搜索
大数据文摘作品 作者：Gabriel Moreira 编译：朝夕、Katherine Hou、党晓芊、Niki、元元、钱天培 作为全世界最知名的数据挖掘、机器学习竞赛平台，Kaggle早已成为数据玩家在学习了基础机器学习之后一试身手的练兵场。 那么，参加Kaggle比赛到底是怎样一种体验呢？Kaggle比赛的爱好者们不计其数，很显然这些比赛不会是简单枯燥的模型调参。 更进一步地问，Kaggle比赛的优胜者们又是如何取得优异的成绩的呢？优质的算法对大多数Kaggle竞赛来说显然不是制胜法宝——SVM、随机森林
在之前的youtube论文介绍中，曾经简单介绍过一些解决位置偏置的方法，本文来详细介绍下华为提出的解决广告推荐中位置偏置的方法。
有时，外面下着雨,心却晴着；又有时，外面晴着,心却下着雨。世界上许多东西在对比中让你品味。心晴的时候，雨也是晴；心雨的时候，晴也是雨。在小雨中漫步，更有一番难得的惬意。听着雨轻轻叩击大叶杨或梧桐树那阔大的叶片时沙沙的声响，那种滋润到心底的美妙。 任何事不是凭自己的想法跟感觉，都要经过认真分析相关数据来作出决定的。 经营好一家淘宝店铺真的不是很容易，没有人抱着玩着心态来开淘宝，都是想通过自己的努力来得到回报，任何淘宝商家都想要自己的宝贝大卖。现在主要是分析数据就是让店主最头痛的问题，遇到这样的问题
引言：本文通过非常浅显易懂的实例，介绍了提高Google SEM广告质量得分的几种常用方法。
两年前，我从人大硕士毕业，误打误撞进了移动互联网行业。来腾讯以后，我所在的部门是手机腾讯网，当时我对门户兴趣不大，得知我们小组有做手机QQ浏览器push运营业务后，我很开心地参与其中。 两年里，我眼见
一、广告计算的基本概念 1、广告的形式 在互联网发展的过程中，广告成为了互联网企业盈利的一个很重要的部分，根据不同的广告形式，互联网广告可以分为： 展示广告(display ads) 赞助商搜索广告(sponsored search) 上下文广告(contextual advertising) 2、竞价模型 对于在线广告，主要有如下的几种竞价模型： 按展示付费(pay-per-impression)：直观来讲，按展示付费是指广告商按照广告被展示的次数付费，这是一种最普遍的竞价模型； 按行为付费(pay-pe
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