廣告點選率預測 [離線部分]
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Note：1. 上圖只是舉個例子，實現的時候，最好不要把User Info中的User ID在合併的時候去掉，否則在你的欄位配置檔案會有困難。2. 用Hadoop實現的時候，一定要考慮key skew的問題，否則會出現out of memory的問題。3. 要考慮Join的時候有多個Key
分享Spark MLlib訓練的廣告點選率預測模型
2015年，全球網際網路廣告營收接近600億美元，比2014年增長了近20%。多家網際網路巨頭都依賴於廣告營收，如谷歌，百度，Facebook，網際網路新貴們也都開始試水廣告業，如Snapchat, Pinterest， Spotify. 作為網際網路廣告的老大哥，谷歌花
Ftrl演算法和FFM演算法 廣告點選率預測
http://blog.csdn.net/jediael_lu/article/details/77772542 FTRL演算法詳解 http://blog.csdn.net/jediael_lu/article/details/77772565 FFM演算
廣告點擊率預測（CTR） —— 在線學習算法FTRL的應用
實現 自適應調整 idt google http lan png 工程師 href FTRL由google工程師提出，在13的paper中給出了偽代碼和實現細節，paper地址：http://www.eecs.tufts.edu/~dsculley/papers/ad-cl
廣告點選率常用模型的優點和缺點
LR 優點： 1. 是一個很好的baseline，效果不錯，當然因為效果不錯，所以後續的版本想超過它，真的還是很難的。 2. 實現簡單，有開源的工具可以直接用來訓練，線上的程式碼也寫起來也比較容易 缺點： 1. 因為是線性模型，所以有選擇交叉特徵的工作，這部
點選率預測綜述
對於計算廣告系統，一個可以攜帶廣告請求的使用者流量到達後臺時，系統需要在較短時間（一般要求不超過 100ms）內返回一個或多個排序好的廣告列表；在廣告系統中，一般最後一步的排序 score=bid*pctralpha；其中 alpha 引數控制排序傾向，如果 alpha<1，則傾向於 pctr，否則
點選率預測演算法：FTRL
1、邏輯迴歸 FTRL本質上是邏輯迴歸的一個變種，因此先簡單介紹一下邏輯迴歸的內容。 1.1 sigmoid函式 由於二分類結果是1或者0，這與數學的階躍函式很類似，但是階躍函式在x=0的位置會發生突變，這個突變在數學上很難處理。所以一般
使用GBDT+LR作點選率預測
主要內容來源於facebook的論文：Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook》 1、基本思路 使用GBDT根據使用者特徵轉換生成新的特徵，每棵樹的每個葉子均作為一個特徵，然後將這些特徵代入LR。
程式化廣告交易中的點選率預估
指標 廣告點選率預估是程式化廣告交易框架的非常重要的元件，點選率預估主要有兩個層次的指標： 1. 排序指標。排序指標是最基本的指標，它決定了我們有沒有能力把最合適的廣告找出來去呈現給最合適的使用者。這個是變現的基礎，從技術上，我們用AUC來度量。
AdSense 收入 = 廣告展示次數 x 點選率 x 點選單價 x 智慧定價因素(轉載)
<script src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js" type="text/javascript"> </script>
【轉載】網際網路廣告綜述之點選率特徵工程
原文地址：http://blog.csdn.net/mytestmy/article/details/19088827 一．網際網路廣告特徵工程 博文《網際網路廣告綜述之點選率系統》論述了網際網路廣告的點選率系統，可以看到，其中的logistic regression
GBDT與LR融合提升廣告點擊率預估模型
所有 預測 其中 參考 ans 工作 方案 隨機 適合 1GBDT和LR融合 LR模型是線性的，處理能力有限，所以要想處理大規模問題，需要大量人力進行特征工程，組合相似的特征，例如user和Ad維度的特征進行組合。 GDBT天然適合做特征提取，因為GBD
讓你的部落格點選率迅速提高（轉）
一、 推薦部落格到各大搜索引擎。 1、把自己的部落格推薦到百度、Google等主要搜尋引擎。 如果不把你的部落格提交到各大搜索引擎中，它們一般是不會收錄你的部落格的，你可以先嚐試一下看看能不能在百度搜到你的部落格吧。 如果搜不到的話說明
點選率預估界的“神運算元”是如何煉成的？
阿里妹導讀：響應時間直接決定線上響應系統的效果和使用者體驗。比如線上展示廣告系統中，針對一個使用者，需要在幾ms內，對上百個候選廣告的點選率進行預估。因此，如何在嚴苛的響應時間內，提高模型的線上預測效果，是工業介面臨的一個巨大問題。今天我們一起來看看，阿里工程師怎麼做。 作者
點選率預估
kaggle-2014-criteo-3 Idiots 資料集有13維數值型特徵和26維hash編碼的類別型特徵。評價指標是logloss，取得了0.444的成績。主要使用了GBDT和FFM。 步驟： 為GBDT準備特徵。包括13維數值型特徵，以及對26維類別型特徵做特徵
幾篇總點選率過10萬的帖子，以及最近的幾點思考
分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！
點選率 經驗
FFM參考文件： https://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html 資料不均衡即是正負樣本的比例相差很大，對於資料不均衡有一些解決方法和經驗： 1.決策樹在樣本不均衡的問題上會表
【阿里2017】利用分片線性模型實現大規模資料點選率預估
==定期更新,獲取更多,歡迎star。另外歡迎關注計算廣告實驗,我會總結一些實現。== 一、論文基本描述。 CTR預估由於是針對大規模非線性資料的機器學習存在很多的困難。 本論文提出了一個新型的模型（LS-PLM）。 利用$L_1$和$L_{2,1}$正則來解決學習問題，將會導致非凸和非光滑的優化問題。因
百度推廣技巧：如何提高網站點選率？
對於任何的百度推廣技巧，理論上都有一個共同的目標，那就是吸引使用者點選你的推廣內容，當然，我們可以通過各種渠道，吸引使用者的點選，比如：社交媒體營銷、SEM付費推廣、新聞軟文傳播等。 但對於SEO人員而言，通常採用的策略仍然是利用搜索引擎自然排名。 那麼，如何利用SE
【電商運營導師】教你“不擇手段”地提高店鋪點選率
現在我寫文章，都是結合自己最近的案例或者感觸來寫的，今天我想跟大家深度討論下解決點選率的問題，點選率前面也說過很多次了，今天我將結合我更多案例後的經驗來做個更加深度的解析，希望可以幫到大家！ 1.權重=率指標+量指標（的優秀資料） 首先，我先給大家提出一個觀點：