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点击率预测|深度学习在CTR中的应用，FNN，SNN论文解读
请点击上方“AI公园”，关注公众号 【导读】LR，FM，FFM都是浅层模型，想不想试试深度学习？请看下面： 摘要：预测用户的反馈，如点击率，转换率在很多的网络应用中非常的重要，如网络搜索、个人推荐、在线广告等。和图像和语音领域的特征不同，这些场景的输入的特征常常是多领域的，离散的，类别化的特征，相互之间的依赖的相关知识也很少。主流的用户反馈模型要么使用线性模型，要么手工组合高阶的特征，前者缺乏
点击率预测《Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction》论文精读
请点击上方“AI公园”，关注公众号 上次发的这篇文章，由于排版的问题，导致了部分手机无法正常显示公式，经过几个朋友提醒才发现，今天重新发布一次。 摘要：点击率预测在计算机广告中有着重要的作用。在这个应用中，二阶多项式映射和因子分解模型应用的非常广泛。最近，各种种类的因子分解机（FM），领域因子分解机（FFM）在各个点击率预测的竞赛中表现出了其他模型都好的效果。基于我们获胜的经验，本文我们建立了
推荐系统《Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction》 论文精读
之前一篇文中说提到了FFM，那么我们今天就来看看FFM是个什么东西，它和FM又是什么关系。 摘要：点击率预测在计算机广告中有着重要的作用。在这个应用中，二阶多项式映射和因子分解模型应用的非常广泛。最近，各种种类的因子分解机（FM），领域因子分解机（FFM）在各个点击率预测的竞赛中表现出了其他模型都好的效果。基于我们获胜的经验，本文我们建立了对大型的稀疏数据集进行点击率预测的方法FFM。首先，我们
不仅仅用CTR：通过人工评估得到更好的推荐
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Edwin Chen 编译：ronghuaiyang 导读 用CTR来评估推荐算法是一个非常常用的度量，但并非是最好的度量。 假设你正在为一个新在线网站构建一个推荐算法。你如何衡量它的质量，以确保它发送给用户相关和个性化的内容？刚开始的时候，你希望点击率可以进行衡量，但经过一番思考，它到底是不是最好的衡量标准还不清楚。 以谷
【报告分享】2020年中国食品服务行业白皮书-饮品篇-CTR（附下载）
今天给大家分享的是 2020年中国食品服务行业白皮书-饮品篇-CTR 2020年中国食品服务行业白皮书-饮品篇-CTR "行业报告智库"查看完整或下载更多报告 2020-11-05-2020年中国到家服务行业研究报告-亿欧智库.pdf 2020-11-05-2020年中国食品服务行业白皮书-饮品篇-CTR.pdf 2020-11-05-中药行业——中药行业基础不断完善-
【报告分享】2021年K12在线教育行业分析报告-CTR（附下载）
摘要:在线教育领域中，K12在线教育领域以42%的使用率领跑其它品类，中小学用户是目前在线教育行业最大的受众群体。 来源:CTR 如需查看完整报告和报告下载或了解更多，微信公众号：行业报告智库
【报告分享】2021中国移动游戏行业报告（10大趋势）-CTR（附下载）
摘要:中国拥有全球最大的智能手机用户群体，移动游戏用户基数庞大。中国目前拥有最多的活跃智能手机用户，2020年底规模将达到8.74亿，而随着智能手机普及率的提升，这一用户规模还将继续扩大；庞大的用户基数，是中国手游行业未来发展的强有力支撑随着游戏产业以及电竞市场的高速发展，各地纷纷出台行业发展与扶持；尤其是在2020对诸多传统行业（如传统体育）的冲击之下，电竞凭借在线特点凸显出产业优势，
密码之AES五种加密模式（CBC、ECB、CTR、OCF、CFB）
分组密码有五种工作体制： 1.电码本模式（Electronic Codebook Book (ECB)）； 2.密码分组链接模式（Cipher Block Chaining (CBC)）； 3.计算器模式（Counter (CTR)）； 4.密码反馈模式（Cipher FeedBack (CFB)）； 5.输出反馈模式（Output FeedBack (OFB)）。 以下逐一介绍一下：
Container命令ctr,crictl的用法
Container命令ctr,crictl的用法 版本：ctr containerd.io 1.4.3 containerd 相比于docker , 多了namespace概念, 每个image和container 都会在各自的namespace下可见, 目前k8s会使用k8s.io 作为命名空间 查看ctr image可用操作 ctr image list, ctr i list , ctr
谷歌、阿里们的杀手锏：3大领域，10大深度学习CTR模型演化图谱（附论文）
来源：知乎 作者：王喆 本文约4000字，建议阅读8分钟。 本文为你介绍近3年来的所有主流深度学习CTR模型。 今天我们一起回顾一下近3年来的所有主流深度学习CTR模型，也是我工作之余的知识总结，希望能帮大家梳理推荐系统、计算广告领域在深度学习方面的前沿进展。 随着微软的Deep Crossing，谷歌的Wide&Deep，以及FNN，PNN等一大批优秀的深度学习CTR预估模型在201
【kaggle】avazu-ctr-prediction
【kaggle】avazu-ctr-prediction 前言1、 工具包 & 数据导入1.1 工具包导入1.2、数据导入1.3、原数据线下验证（0.379626） 2 数据探索&特征工程&验证2.1 加入用户定位特征2.2 加入用户的统计特征2.2.1 用户统计特征12.2.2、线下验证（0.37178） 2.3 加入类别编码2.3.1 线下认证(0.353937)2.3.2 用户特征2
CTR之行为序列建模用户兴趣：DIEN
前言 在上一篇文章中 CTR之行为序列建模用户兴趣：DIN，开启了用户行为序列建模用户兴趣的篇章。DIN引入了Attention机制，对于不同的候选item，可以根据用户的历史行为序列，动态地学习用户的兴趣表征向量。但是，DIN没有考虑用户历史行为序列之间的相关性，也没考虑序列的先后顺序，难以捕获用户兴趣的变化。 概要 论文：Deep Interest Evolution Network
电商数据分析14——电商行业中点击率（CTR）优化的数据分析方法
目录 写在开头1. 点击率（CTR）的基本概念1.1 CTR的定义及重要性1.2 影响CTR的主要因素 2. 利用数据分析提升CTR的方法2.1 用户行为分析2.2 广告内容和布局优化2.3 A/B测试与持续迭代 3. CTR优化的成功案例3.1 案例分析：个性化广告推荐3.1.1. 背景介绍3.1.2. 问题定义3.1.3. 数据分析流程3.1.4. 成功案例展示3.1.5. 关键成功因素
阿里定向广告 CTR 模型最新突破：基于搜索的超长用户行为建模范式
作者 | 阿里定向广告团队 编辑 | 蔡芳芳 阿里提出并实现了一套基于搜索范式的超长用户行为建模新方法，名为Search-based user Interest Model（SIM），用于解决工业级应用大规模的用户行为建模的挑战。目前 SIM 模型已经部署到阿里定向展示广告各个主要的业务线，成为新一代主模型。 对用户沉淀的海量历史行为数据进行充分的理解和学习，是电商、信息流、短视
【CTR预估】DSIN模型
最近看了一篇文章‘Deep Session Interest Network for Click-Through Rate Prediction’, 这篇是阿里发表在IJCAI2019的文章。 文章地址：https://arxiv.org/abs/1905.06482 作者还开源了代码：https://github.com/hhh920406/DSIN 淘宝最近也公开了一个rank模型，和这
【CTR预估】Deep Cross Network 模型
DCN模型是组合了显式和隐式特征交叉的一个模型。如果了解WD模型的话，简单的说这篇文章就是把WD模型的wide侧改成了cross网络，用来显式的做一些特征的交叉，因为DNN虽然有着拟合任意模型的能力，但是世界上没有免费的午餐，所以显式的定义特征交叉还是很有必要的。 论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1708.05123.pdf 这里我对一些常用的ctr预估模型进行了复现
CTR之行为序列建模用户兴趣：DIN
在前面的文章中，已经介绍了很多关于推荐系统中CTR预估的相关技术，今天这篇文章也是延续这个主题。但不同的，重点是关于用户行为序列建模，阿里出品。 概要 论文：Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction 链接：https://arxiv.org/pdf/1706.06978.pdf 这篇论文是阿里2017年发表在KDD上
![[CTR]CTR之fm以及ffm](https://img-blog.csdn.net/20160728161925578)
[CTR]CTR之fm以及ffm
在CTR中对ID特征vector化，然后求解最小loss一种常见的解决方案，如下收藏两个比较好用的方法，fm以及ffm。其中ffm在前两年的kaggle CTR相关比赛中，都能看到它的身影。 一、fm（Factorization Machines） 论文 http://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf 代码 h
三个臭皮匠（ctr,nerdctl,crictl）顶一个诸葛亮（docker）
文章目录 containerd简介 nerdctl简介安装精简 Minimal 安装完整Full 安装启动服务 命令参数容器运行容器列出容器详情容器日志容器进入容器停止容器删除镜像列表镜像拉取镜像标签镜像导出镜像导入镜像删除镜像构建配置tab键配置加速配置仓库http方式https方式 ctr简介命令参数镜像拉取镜像压缩与解压镜像打标签镜像挂载容器运行容器创建与启动容器进入容器停止容器
k8s弃用docker后使用ctr导入镜像
很多公司的k8s安装比较早，在生产环境一般很少升级，因此还是老版本，在使用新版本的时候，容易陷入老版本的思维中，从而掉坑，这里记录一下整个排查过程，希望对遇到类似的同学起到一定的帮助。 k8s 抛弃弃用docker 学习容器技术的过程中，我看到有不少同学留言问 Kubernetes“弃用 Docker”的事情，担心现在学 Docker 是否还有价值，是否现在就应该切换到 containerd
广告计算——平滑CTR
广告计算——平滑CTR flamen 发表于 5月前 (2016-01-12 10:15:27) | 评论（ 0） | 阅读次数（ 150）| 0 人收藏此文章, 我要收藏 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(
广告点击率(ctr)预估中的特征选择
转载自http://blog.csdn.NET/mytestmy/article/details/19088827 互联网广告综述之点击率特征工程 一．互联网广告特征工程 博文《互联网广告综述之点击率系统》论述了互联网广告的点击率系统，可以看到，其中的logistic regression模型是比较简单而且实用的，其训练方法虽然有多种，但目标是一致的，训练结果对
推荐系统TOP-K指标AUC和CTR指标AUC的异同
AUC指标 推荐系统的两个阶段： 推荐系统可以分为两个阶段 召回阶段，即TOP-K任务（粗排）精排阶段，即CTR任务 召回阶段是为每一个用户在成千上万的待选item中推荐排名前K个的候选item 精排阶段是对在召回阶段的K个的候选item的基础上，预测特定的user点击特定的item的概率，此结果对广告商精准投放广告产生直接影响，直接关系着广告的盈利。 分成两阶段的原因： 如果直接对待选
大模型在广告ctr预估中的应用
背景 预训练大模型在ctr预估方面取得了不错的效果，但是应用大模型方面还主要停留在提取离线预训练，然后使用大模型的打分结果或者中间的embedding向量，这种级联的应用方式相对灵活方便。但是这种使用大模型提取特征的方式存在自身的问题，那就是通过独立训练得到的特征，对于最终的ctr模型来说不是最优的。主要原因是预训练的大模型和ctr模型存在不对齐的问题，造成大模型提取的特征存在冗余重叠的情况。为
推荐系统中 排序策略 CTR 预估加权平均法
CTR（Click-Through Rate）预估加权平均法是一种用于估计广告点击率的方法，其中对不同的CTR预估模型赋予不同的权重，通过加权平均来得到整体的CTR预估。这样的方法可以充分利用多个CTR预估模型的优势，提高整体的预估准确性。 具体而言，CTR预估加权平均法可以采用如下的步骤： 使用多个CTR预估模型： 训练并使用多个CTR预估模型，这些模型可以包括不同的机器学习算法、特征工程
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心法利器 本栏目主要和大家一起讨论近期自己学习的心得和体会，与大家一起成长。具体介绍：仓颉专项：飞机大炮我都会，利器心法我还有。 2022年新一版的文章合集已经发布，累计已经60w字了，获取方式看这里：CS的陋室60w字原创算法经验分享-2022版。（2023在路上了！） 往期回顾 心法利器[89] | 实用文本生成中的解码方法心法利器[90-95] | 谈校招：合集心法利器[96] | 写了个