本文梳理了部分CTR（广告点击预估）模型的经典论文供大家阅读，欢迎在留言区交流，也可以分享你阅读过的经典论文。 ?
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CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是衡量互联网广告效果的一项重要指标。这个问题是近几年各大平台研究的热点。...实践背景 赛题背景 广告推荐主要基于用户对广告的历史曝光、点击等行为进行建模，如果只是使用广告域数据，用户行为数据稀疏，行为类型相对单一。...目标域为广告域，源域为信息流推荐域，通过获取用户在信息流域中曝光、点击信息流等行为数据，进行用户兴趣建模，帮助广告域ctr的精准预估。...（CTR）的数据挖掘赛，任务是构建一种模型，根据用户的测试数据来预测这个用户是否点击广告。...这是典型的二分类问题，模型的预测输出为 0 或 1 （点击：1，未点击：0） 机器学习中，关于分类任务我们一般会想到逻辑回归、决策树等算法，在本文实践代码中，我们尝试使用逻辑回归来构建我们的模型。
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效果广告点击率预估模型使用到了用户侧、广告侧和上下文侧的很多特征，持续的特征工程始终是模型效果提升的坚实基础。...例如，我们会定期爬取广告的落地页，从中获得广告的图片和文字描述，我们还会收集一些用户订阅和UGC的内容，用户观看和点击广告的行为自然也在收集之列。...我们知道，一个广告系统的架构和请求处理流程还是比较复杂的[13]，当收到广告请求时，先要检索出符合流量和定向要求的广告，然后粗筛筛掉大部分的候选广告，然后请求pCTR模块和pCVR模块分别估计点击率和转化率...虽然点击率预估服务的接口很简单，传入用户、上下文和候选广告的信息，返回每个候选广告的点击率估值，但是背后仍然是一套比较复杂的系统，涉及到请求路由和负载均衡，分布式K/V存储和缓存等等，并不仅仅是模型运算...Mariana 2.0基本达到了上述目标，目前已经用于效果广告点击率预估的生产环境。
-- 广告图片 --> <!...document.documentElement.clientHeight; var width = document.documentElement.clientWidth; //获得广告窗最大
——达·芬奇 js禁止右键点击事件触发代码 function click() { return false; } function click1() { if (event.button
在前文中，我们已经分析了类似效果广告点击率预估这种场景下的模型快速更新的需求，给出了在当时看来比较稳妥的一套技术方案。...若从大数据的视角来看，效果广告是公认的典型的大数据应用之一，而效果广告点击率预估则是典型的大数据分析和挖掘，我们需要在遇到瓶颈时升级我们的方案来持续释放大数据中蕴含的效果提升潜力。...3.5 应用效果 截止2015年年末，在线学习的模型和算法已经覆盖了广点通超过一半的流量，在年末的pCTR效果放量中取得了CTR+CPM 8%+的提升，部分重点广告位取得了15%以上的提升，有力地证明了在线学习用于效果广告点击率预估的实用价值...在线学习解决了我们遇到的一些痛点，还有其他的痛点，所以，本系列后续文章除了继续介绍我们在在线学习方面的实践细节之外，还会谈一谈我们把深度学习应用于效果广告点击率预估的工作[11]。...Online_machine_learning [9] "腾讯实时计算平台（TRC）系列之一：初识TRC" [10] "【Hippo系列-系统介绍】分布式高可靠消息中间件Hippo" [11] "效果广告点击率预估近期实践
*,配置多个英文逗号分隔 spring.datasource.druid.aop-patterns="com.springboot.template.dao.*" 7 去 Ad（广告） 访问监控页面的时候...，你可能会在页面底部（footer）看到阿里巴巴的广告 原因：引入的druid的jar包中的common.js(里面有一段js代码是给页面的footer追加广告的) 如果想去掉，有两种方式： (1) 直接手动注释这段代码.../support/http/resources/js/common.js (2) 使用过滤器过滤 注册一个过滤器，过滤common.js的请求，使用正则表达式替换相关的广告内容 @Configuration...config.getUrlPattern() : "/druid/*"; String commonJsPattern = pattern.replaceAll("\\*", "js/common.js..."); final String filePath = "support/http/resources/js/common.js"; //创建filter进行过滤
6 spring 监控 7 去 Ad（广告） 8 获取 Druid 的监控数据 ---- 1 基本概念 Druid 是Java语言中最好的数据库连接池。...*,配置多个英文逗号分隔 spring.datasource.druid.aop-patterns="com.springboot.template.dao.*" 7 去 Ad（广告） 访问监控页面的时候...，你可能会在页面底部（footer）看到阿里巴巴的广告 原因：引入的druid的jar包中的common.js(里面有一段js代码是给页面的footer追加广告的) 如果想去掉，有两种方式： (1) 直接手动注释这段代码.../support/http/resources/js/common.js (2) 使用过滤器过滤 注册一个过滤器，过滤common.js的请求，使用正则表达式替换相关的广告内容 @Configuration..."); final String filePath = "support/http/resources/js/common.js"; //创建filter进行过滤
html部分代码 点击下载 js部分代码 function download(src) { var...window, 0, 0, 0, 0, 0, false, false, true, false, 0, null); $a.dispatchEvent(evObj); }; 如此，便可以通过点击来实现下载的效果
为了收入的最大化，需要统计每个广告的点击数来决定哪些广告可以投放的更长时间，哪些需要及时更换。大部分的广告生命周期很短，实时获取广告的点击数可以让我们快速确定哪些广告对业务是关键的。...所以我们理想的解决方案是有流处理数据的能力，可以统计所有广告的点击量以及统计实时的点击量。 业务数据流 来看下我们业务数据链路 ?...广告点击数据通过手机或者电脑的网页传递到“数据提取”，提取后的数据经过“数据处理”计算实时的点击数，最后存储到数据库，使用“数据查询”用于统计分析，统计每个广告的点击总数。...根据我们的数据特点，整个数据链路的数据输入输出如下： 输入 针对每个点击事件我们使用asset id以及cost 两个字段来表示一个广告信息，例如： asset [asset id] cost [actual...Spark-SQL通过Spark-Redis连接器直接查询Redis数据，统计了广告的点击数。
本文通过用户在线广告点击行为预测的应用实例来向大家展示深度学习在多字段分类数据的应用效果。...给大家举例一个直观的场景：比如现在有一个凤凰网站，网站上面有一个迪斯尼广告，那我们现在想知道用户进入这个网站之后会不会有兴趣点击这个广告，类似这种用户点击率预测在信息检索领域就是一个非常核心的问题。...回到刚才的那个场景，那么什么样的用户会点击这个广告呢？我们可能猜想：目前在上海的年轻的用户可能会有需求，如果今天是周五，看到这个广告，可能会点击这个广告为周末做活动参考。...这种场景在WEB Search、广告展示、推荐系统领域会经常遇到，比如Google和百度在做广告点击率预测时，他们人工地把这种分类数据做四阶或是五阶的结合特征，最终在一个超级大的数据集上去学习特征，而这个过程需要耗费大量人力去做特征处理...比如上述的迪斯尼广告，occupation=Student和City=Shanghai这两个向量之间的角度应该小于90，它们之间的点积应该大于0，说明和迪斯尼广告的点击率是正相关的。
前言 谈到CTR，都多多少少有些了解，尤其在互联网广告这块，简而言之，就是给某个网络服务使用者推送一个广告，该广告被点击的概率，这个问题难度简单到街边算命随口告诉你今天适不适合娶亲、适不适合搬迁一样，...其实CTR和这个一样，以前经常和小伙伴吐槽，其实做机器学习、无论是推荐还是计算广告，都和以前的算命先生没什么差别，做的好的官至国师，不好的吃不了饱饭也是有的。...Logistic Regression算法简单易于调参，属于线性模型，原理如下图： [1505207433320_8129_1505207433646.jpg] 将CTR模型建模为一个分类问题，利用LR预测用户点击的概率...PLOY2 LR优点是简单高效，缺点也很明显，它太简单，视特征空间内特征之间彼此独立，没有任何交叉或者组合关系，这与实际不符合，比如在预测是否会点击某件t恤是否会点击，如果在夏天可能大部分地区的用户都会点击...的低维连续空间向量表示预先由FM在数据集上生成，模型在训练过程中，会通过BP来更新FM层参数，其他步骤和常见的MLP没有什么区别，这里重点就是底层如何介入FM层参数的问题； CCPM CCPM利用卷积网络来做点击率预测
本文将要分享的是笔者所在团队将深度学习技术应用于效果广告点击率预估的一些思考和实践经验。...效果广告点击率预估模型使用到了用户侧、广告侧和上下文侧的很多特征，持续的特征工程始终是模型效果提升的坚实基础。...例如，我们会定期爬取广告的落地页，从中获得广告的图片和文字描述，我们还会收集一些用户订阅和UGC的内容，用户观看和点击广告的行为自然也在收集之列。...我们知道，一个广告系统的架构和请求处理流程还是比较复杂的[13]，当收到广告请求时，先要检索出符合流量和定向要求的广告，然后粗筛筛掉大部分的候选广告，然后请求pCTR模块和pCVR模块分别估计点击率和转化率...虽然点击率预估服务的接口很简单，传入用户、上下文和候选广告的信息，返回每个候选广告的点击率估值，但是背后仍然是一套比较复杂的系统，涉及到请求路由和负载均衡，分布式K/V存储和缓存等等，并不仅仅是模型运算
1 问题描述 计算广告是互联网最重要的商业模式之一，广告投放效果通常通过曝光、点击和转化各环节来衡量，大多数广告系统受广告效果数据回流的限制只能通过曝光或点击作为投放效果的衡量标准开展优化。...腾讯社交广告发挥特有的用户识别和转化跟踪数据能力，帮助广告主跟踪广告投放后的转化效果，基于广告转化数据训练转化率预估模型(pCVR，Predicted Conversion Rate)，在广告排序中引入...pCVR因子优化广告投放效果，提升ROI。...本题目以移动App广告为研究对象，预测App广告点击后被激活的概率：pCVR=P(conversion=1 | Ad,User,Context)，即给定广告、用户和上下文情况下广告被点击后发生激活的概率...6 广告特征文件(ad.csv) 7 广告位特征文件(position.csv) 3.1 初赛数据描述 测试数据从训练数据时段随后1天(即第31天)的广告日志中按照与训练数据同样的采样方式抽取得到
03:08:28 在进行官网一类的网站建设时，经常会出现页面太长的现象，当用户滚动滚动条到最底部时返回顶部需要滚动多下滚动条，用户体验相当不好，于是就出现了当滚动条滚动到一定位置后出现返回顶部按钮，点击该按钮返回顶部...即给最顶部的div设置一个id，然后a标签的链接地址写成该id，当点击时就会返回顶部，但是缺点为过于突兀，因为是立即返回顶部。...点击a标签即会返回到顶部div所在位置 再来看第二种方式 第二种方式相对来说比较人性化，看起来也比较舒服，直接先来看代码吧 落帆亭博客专注web前端开发 <a class...).animate({scrollTop:0},1000); return false; }); a标签的样式和方式和第一种方式相同，只不过给其添加了一个点击事件...，此事件需要进入jquery.js文件，点击之后滚动条会有一个滚动过程，不是一下子回到顶部，个人感觉不错。
在前文中，我们已经分析了类似效果广告点击率预估这种场景下的模型快速更新的需求，给出了在当时看来比较稳妥的一套技术方案。...若从大数据的视角来看，效果广告是公认的典型的大数据应用之一，而效果广告点击率预估则是典型的大数据分析和挖掘，我们需要在遇到瓶颈时升级我们的方案来持续释放大数据中蕴含的效果提升潜力。...3.5 应用效果 截止2015年年末，在线学习的模型和算法已经覆盖了广点通超过一半的流量，在年末的pCTR效果放量中取得了CTR+CPM 8%+的提升，部分重点广告位取得了15%以上的提升，有力地证明了在线学习用于效果广告点击率预估的实用价值...在线学习解决了我们遇到的一些痛点，还有其他的痛点，所以，本系列后续文章除了继续介绍我们在在线学习方面的实践细节之外，还会谈一谈我们把深度学习应用于效果广告点击率预估的工作[11]。.... [8] Online machine learning [9] 腾讯实时计算平台（TRC）系列之一：初识TRC [10]【Hippo系列-系统介绍】分布式高可靠消息中间件Hippo [11] 效果广告点击率预估近期实践
css: .notclick{ pointer-events: none; } js: $("#divID"/".divClass").addClass("notclick");//设为不可点击...$("#divID"/".divClass").removeClass("notclick");//移除不可点击
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。...展示广告的场景可以表述为”在某场景下，通过某媒体向某用户展示某广告”，因此基础特征就在这四个范围内寻找： 场景 – 当时场景，如何时何地，使用何种设备，使用什么浏览器等 广告 – 包括广告主特征...对于广告点击率预估，同时拥有这三类特征。所以一个简单的方法就是级联地使用这两个方法，更好地进行特征组合。 ? 3. LR a....Online learning(FTRL and Facebook enhancement) 在线学习，及时反馈点击信息，不断演化LR模型，从而为新广告更快收敛。 4....比如说，现在认为在不同的点击率区段，影响点击率的特征的权重是一致的，但实际发现是不一样的，就可以按照点击率的区间划分，做分区间模型(据说阿里用的MLR就是这个东东)。
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