1、评价指标体系 1）logloss：评价点击率预测的准确性 计算公式： 对于ctr计算来说： 最后化简可以成为： 最后的计算代码： 这样的计算代码中在使用log计算时pctr[i]中的必须判断是否为0，否则出现无穷的情况； 2）AUC指标 使用二分类举例： 首先根据分类结果统计一个混淆矩阵： 举例： 二分类的评价指标： 预测准确率表示：在预测值
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2023-07-26 19:43:43
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问题描述ctr的全称是click through rate，就是预估用户的点击率，可以用于推荐系统的ranking阶段。ctr预估可以理解为给用户的特征、item的特征以及context的特征（比如日期，时间等），然后计算出user item pair的点击率。问题定义P(Y=1|X_{user},X_{item},X_{context})就是计算上面的概率。模型梳理LR、SVM等线性模型线性模型
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2023-07-31 23:42:22
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背景在推荐、搜索、广告等领域，CTR（click-through rate）预估是一项非常核心的技术，这里引用阿里妈妈资深算法专家朱小强大佬的一句话：“它（CTR预估）是镶嵌在互联网技术上的明珠”。本篇文章主要是对CTR预估中的常见模型进行梳理与总结，并分成模块进行概述。每个模型都会从「模型结构」、「优势」、「不足」三个方面进行探讨，在最后对所有模型之间的关系进行比较与总结。本篇文章讨论的模型如下
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2023-07-09 11:01:12
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CTRCTR又称广告点击率，英文名(click through rate) RefCTR预估基本知识
原创
2023-02-02 21:49:11
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://wenku.baidu.com/course/view/1488bfd5b9f3f90f76c61b8d
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2014-03-12 08:30:00
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LRsay something:FM: Factorization Machines, 2010say something:FNN: Factorisation Machine supported Neural Network, 2016FFM: Field-aware Factorization Machine, 2016say something:
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2021-08-04 10:07:00
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特征工程:将所有数据拼接到一起做特征,等到处理完,再按索引拆分数据 1.数据分析 查看标签分布:发现valid与testa、testb的分布相似，说明valid与testa的查询时间比较接近，作为验证集线下比较可信. 2.修正数据类型、缺失值 修正空的query_prediction为'{}';将l
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2019-03-02 16:52:00
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文 | Ruhjkg@知乎编 | 小鹿鹿lulu本文已获作者授权，禁止二推荐领域的核心问题。早期主要是使用LR（线性...
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2022-11-14 15:25:51
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一、理论I、 前深度学习时代一、Logistic Regression，LR1. 逻辑回归的数学基础逻辑回归作为广义线性模型的一种，假设 其概率质量函数为：在点击率预估这个问题上，“点击”这个事件是否发生，就是模型的因变量 。其中 Sigmoid 函数如下图所示：其中， 是输入向量， 是需要学习的参数。对于CTR模型而言， 就是输入的特征，2. 逻辑回归的可解释性直观而言，逻辑回归就是将各个特征
原创
2022-07-18 10:57:21
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传统CTR预估模型包括：LR、FM、GBDT等，其优点是：可解释性强、训练和部署方便、便于在线学习。 （一）CTR预估 1.在cost-per-click：CPC广告中广告主按点击付费。为了最大化平台收入和用户体验，广告平台必须预测广告的CTR，称作predict CTR：pCTR。对每个用户的每次
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2019-03-27 15:34:00
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1.1 Logloss1.1.1 基本原理Logloss即对数损失, 也称为对数似然损失(Log-likelihood Loss),或交叉熵损失(cross-entropy Loss), 是在概率估计上定义的.可用于评估分类器的概率输出.CTR预估是一个二分类问题,只有两类 {0, 1}, 则Logloss公式为 其中, yi为输入实例 xi的真实类别, pi为预测输入实例 xi属于...
原创
2021-09-01 16:01:28
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1 离线指标1.1 LogLoss1.1.1 KL散度 logloss使用KL散度来计算。设样本的真实分布为P，预测分布为Q，则KL散度定义如下： 这里可以通俗地把KL散度理解为相同事件空间里两个概率分布的相异情况。KL散度越小，预测分布越接近真实分布。 KL散度的物理意义是：使用分布Q来对真实分布为P的事件进行编码，导致平均编码长度增加了多少。具体解释可见百度和知乎。 1.1
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2023-07-31 23:42:46
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简洁易用可扩展，一个基于深度学习的 CTR 模型包 原标题：简洁易用可扩展，一个基于深度学习的 CTR 模型包01 前言在计算广告和推荐系统中，CTR 预估一直是一个核心问题。无论在工业界还是学术界都是一个热点研究问题，近年来也有若干相关的算法竞赛。本文介绍一个基于深度学习的 CTR 模型包 DeepCTR，具有简洁易用、模块化和可扩展的优点。02 CTR预估简介CTR 预估是计算广告中
1、CTR：（1）几个概念： impression（展示）：用户看到该广告的次数。也就是一个广告被显示了多少次，它就计数多少。比如：打开网站的一个页面，网站上的所有广告就被显示了一次，每个广告增加1个，如果刷新就再增加一个。 click（点击）：用户点击该广告的次数 CTR：click through rate 广告点击率 CTR = click次数 / impression次数（2）任务
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2023-07-31 23:42:32
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3.4 模型估计在上一节完成了特征集选择，接下来需要评估模型参数。我们可以使用MLlib或者R语言进行评估，并准备分布式的计算。为了简化操作，我们使用Databricks的作业特性。具体来讲，在Databricks环境中，前往“Job”菜单，创建作业，如下图所示： 接着，用户可以选择notebook来运行，指定集群并且调度作业。一旦作业被调度，用户可以监视作业的执行，并收集结果。在3.2
学习和预测用户的反馈对于个性化推荐、信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用。在这些领域，用户的反馈行为包括点击、收藏、购买等。本文以点击率（CTR）预估为例，介绍常用的CTR预估模型，试图找出它们之间的关联和演化规律。数据特点在电商领域，CTR预估模型的原始特征数据通常包括多个类别，比如[Weekday=Tuesday,Gender=Male,City=London,CategoryId=1
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2018-04-30 18:06:11
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/35465875 学习和预测用户的反馈对于个性化推荐、信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用。在这些领域，用户的反馈行为包括点击、收藏、购买等。本文以点击率（CTR）预估为例，介绍常用的CTR预估模型，试图找出它们之间的关联和演化规律。
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2019-04-25 17:04:00
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导语
在广告、推荐系统CTR预估问题上，早期的完全规则方法被过渡到以LR为代表的机器学习方法，为了充分发挥组合特征的价值，在相当长一段时间里，业界热衷于使用LR+人工特征工程。但人工组合特征成本高昂 ，在不同任务上也难以复用。2010年FM因子分解方法的出现解决了人工组合特征的困境，2014年Facebook提出的GBDT+LR也给出了一种利用树模型特点构建组合特征的思路。不过随着深度学习的崛起，
原创
2021-07-13 10:00:47
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在广告领域，预测用户点击率（Click Through Rate，简称CTR）领域近年也有大量关于深度学习方面的研究，仅这两年就出现了不少于二十多种方法 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
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2019-07-01 17:32:00
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“CTR预估任务中除了广泛使用的稀疏离散型特征外，还会用到稠密连续型以及一些序列类击率预估问题中，可以尝试的...
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2022-12-15 19:16:01
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