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GBDT+LR:Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads

介绍 1.1 论文背景 本文主要介绍Facebook提出的CTR预估模型LR(Logistic Regression)+GBDT。...基于这个原因,在Facebook上展示的广告相比于搜索广告中的要多一些。 在实际的生产环境中,为每个用户确定广告候选是一件系统性设施工作,Facebook主要通过做多个分类器级联来实现。...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?...参考目录 [1] Practical lessons from predicting clicks on ads at facebook [2] Study: Practical Lessons from...Predicting Clicks on Ads at Facebook [3] Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践 [4] CTR预估中GBDT与LR融合方案

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    用DNN构建推荐系统-Deep Neural Networks for YouTube Recommendations论文精读

    本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法,文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节,还给了不少practical lessons and insights,很值得精读一番。...为每个用户生成固定数量训练样本:我们在实际中发现的一个practical lessons,如果为每个用户固定样本数量上限,平等的对待每个用户,避免loss被少数active用户domanate,能明显提升线上效果...我们发现最重要的Signal是描述用户与商品本身或相似商品之间交互的Signal,这与Facebook在14年提出LR+GBDT模型的paper(Practical Lessons from Predicting...Clicks on Ads at Facebook)中得到的结论是一致的。...对于普通的学术论文,重要的是提供一些新的点子,而对于类似google这种工业界发布的paper,特别是带有practical lessons的paper,很值得精读。

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