关注我们，一起学习 标题: AT4CTR: Auxiliary Match Tasks for Enhancing Click-Through Rate Prediction 地址：https://arxiv.org...导读 本文主要是针对CTR预估中数据稀疏性问题提出的相关方法，再原有的ctr预估模型中引入了一个辅助匹配任务，通过对比学习来提高点击率预测精度（AT4CTR）。...两个受协同过滤启发的匹配任务，以增强用户和item之间的相关性建模。 第一个匹配任务旨在拉近用户和item之间正样本的表征。...用户的表征包含用户画像和行为序列的emb。在用户画像 x^{UP} 中有多种类型的特征，将所有这些特征的emb拼接得到对应的表示 e^{UP} 。...并经过MLP对齐user和item的维度 r^U=MLP(e^U) r^I=MLP(e^I) 基于本节开头所述的方式构建正负样本对，然后通过infoNCE来训练模型，分别构建用户锚点和item为锚点的
一，两种广告 广告按其投放目的可以分成两类：效果广告 和 品牌广告。 效果广告是为了直接提升某个产品的用户数量或者销售收入。...而品牌广告则是为了通过提升品牌知名度美誉度从而间接带来该品牌产品用户和销售收入的增长。 大家所熟悉的互联网广告大部分都是效果广告。...例如CPC和oCPC都是按照点击量乘以点击单价进行结算。...(C) * CPA(C) = 1000 * 0.05 * 0.1 * 10 = 50 元 对于广告D，它的eCPM计算方式和CPC广告的计算方式是一样的，假定CTR概率是0.02. eCPM(D) =...五， CTR和CVR预估 从eCPM的计算公式中可以看到，对于CPC广告，计算它的关键是准确地估计点击率CTR。
推荐广告：提升广告收入，提升流量变现效率。这里面需要同时兼顾用户、平台和广告主三者之间的利益，权衡好三者之间的关系。...但是曝光的广告商品，用户是否感兴趣，给用户强推广告商品非常影响用户体验，如何做到广告收入和用户体验之间的平衡是推荐广告需要考虑的关键点，同时广告主还要看广告投入ROI。...但又因为CPM = CPC（单次点击成本） * CTR（点击率） * 1000（千次展现）。...目前广告都是按照点击进行扣费，CPC代表一次点击收广告多少钱，那么千次展现*CTR=千次点击次数，再乘以CPC就等于CPM。...广告的CTR如果太低，CPM也会很低，虽然广告侧终极目标是提升CPM，但是CTR同样需要兼顾。同时广告和自然推荐在一个流量场，平台侧会对比，广告侧的CTR不能太拉垮。
接下来看看无量数据创始人Johnk如何看待这个问题 这是一个非常有意思的话题，作为电商狗，从来没有从这个角度思考过。...钻展的首页CPM（千次展现费用）10元左右 直通车首页CPC（单次点击费用）在3块左右 CTR（点击率）在2%，即百次展现点击2次 打开一次页面即一次展现，不管你有没有仔细看。...搜索出上图的页面后，所产生的价值为：CTR1*3*CPC1+CTR*CPC2*8 套用上面的案例数据0.05*1.2*3+0.005*0.5*8=0.2 即每百度搜索一次，创造广告价值0.2元，不包含框计算内容和关联内容...计算公式为(CPC1+CPC2+CPC3+CPC4)*CTR 套用参考数据，得出结果为(0.3+0.5+1+0.4)*0.002=0.0044 即，每打开一个QQ聊天窗口，贡献0.0044元。...CPC*CTR，结果为0.004元，即看一条推送贡献0.004元，这不包含推送信息本身的软文和广告。 比较小的网站还有联盟形式，因为涉及到不公开的后台硬广费用，而且CPS就更难统计了，就不举例了。
系统架构 描述淘宝展示广告系统中数据信息流，有利于理解出价优化如何生效。从PV请求开始到最终的展示曝光。 ?...（pcvr/pctr和实际cvr/ctr存在偏差，预估不准确）。这部分是在预测之后OCPC Layer之前进行的。...线下模拟 通过历史的log数据，将pCTR和pCVR当作真实的CTR和CVR，比如某次展示的广告计算出pCTR为4%，则认为贡献了0.04的点击。然后设计4种策略，统计指标。...实验效果如下表，相对策略0，策略1和3的千次展示GMV和ROI都提高了；但RPM降了，只有策略2（OCPC）在3个指标上都获得了提升。 ? 线上效果 ?...Strategy 2上线效果和线下一致，在3个指标上均获得了提升。 此外，作者提出本文的机制具有普适性，并不局限于GMV。
译者 | Vanessa 审校 | Sarah 编辑 | Rachel 每日图表：你的adwords推广和别人比较如何？ 你知道效果绝佳的adwords推广是什么样的吗？...移动端vs桌面端平均CTR 了解你的潜在受众搜索时使用的设备非常重要。你需要确保你所需的落地页是移动适配的（无论如何落地页都不应该是非移动适配的），但是如果你为了用户的点击付费你就需要让他们完成转化。...移动端CTR在2017年Q4远高出桌面端约10%。 ? 美国不同行业广告花费VS点击率（桌面端） 根据搜索量和国家需求不同，美国和英国市场的广告花费也不同。...美国：分设备平均CPC，纯品牌词或通用词 在美国金融及汽车行业的CPC是最高的。因为激烈的竞争和转化的价值，CPC居高不下。...旅游行业的通用词的CPC比品牌词高，在搜索行为的反映为受众更多搜寻目的地而不是特定的航空公司或者假期规划公司。 ? 美国：分设备平均CTR，纯品牌词或通用词 ?
一、CPAT和CPC2软件用于评估编码蛋白能力，一般在lncRNA分析中常用，生信技能树已经介绍过不再赘述。 二、CPAT软件安装。一般先网上搜索CPAT的安装信息，了解后进行软件安装。...4、思考查询后仍不理解的问题，向老师和朋友们请教，他们的一句话就可指点方向，少走弯路。 三、CPC2软件安装。安装前的网上查询信息，得知CPC2软件依赖python和biopython。...思考：CPC2能否与依赖python3.7的CPAT共同安装在同一个环境？ 查阅“生信技能树LncRNA的组装和鉴定（下游流程）”文章，得知CPC2安装在有python2.7的独立环境。...官网信息提示：CPC2可手动安装也可通过conda安装，且需提供安装python2.7 和biopython1.70。..../02cpc2/cpc2_result.txt 思考：CPC2正常使用的情况下，是否需要测试依赖软件python2.7 和biopython1.70安装后的运行情况？
如CPC广告竞价： 如果广告主A对广告出价为1元，广告主B对广告出价为1.2元，投放平台不是直接出按照CPC排序价格高广告主B的广告。...eCPM = CTR * CPC *1000（需要乘1000是因为CPM是1000次展现的价格） 分别计算得到两个广告的eCPM（estimated CPM）。...假设广告主A的估计CTR为0.05，广告主B的CTR预估为0.03，那么计算得到 eCPM = 0.05 * 1 *1000 = 50元 eCPM = 0.03 * 1.2 *1000 = 36 元 再根据...广告的计费在CPM模式中按照展示次数来收费，在CPC模式中按照点击次数来收费。如果在oPCX广告中，出价点和计费点是分离的。...每一轮广告投放的循环都会提升运营决策者，决策者的提升进而促进广告投放系统的优化，本质上是广告主和广告投放系统不断促进的过程。 ----
主要参考的两本书：《计算广告》和 《互联网广告的市场设计》 1、广告市场的参与方 广告活动的两个主动的参与方是需求方和供给方，被动的参与方是受众。...那么本节所介绍的，就是需求方如何向供给方付钱的。 按千次展示计费CPM(Cost per Mille)：即在供给方的广告位上，展示1000次需求方的广告，需求方需要支付给供给方的钱。...3、供给方的收益衡量 上一节介绍的是需求方如何向供给方进行付费，尽管有不同的收费方式，但供给方最终大都会转换为同样的标准来衡量自己的收益，最为常用的是千次展示期望收入eCPM(Expected Cost...本节主要来介绍eCPM和上述几种付费方式的关系。 对于CPM的付费方式，很简单，eCPM=CPM。 对于CPC的付费方式，eCPM = 1000 * CTR * V。...接下来的问题是，广告主A、B和C实际支付的CPC怎么确定呢？A按照CPM=8来定价，即A广告主实际支付的CPM=8，换算为CPC为8 ／ 1000 ／ 1.6% = 0.5。
在开发中如果有接触到加密，就一定遇到过MD5、DES、Triple DES、AES、RSA等加密方式（这些都叫加密算法）；在深入了解加密领域的知识时，除了有加密算法外；还有加密模式（CBC、ECB、CTR...密码分组链接模式（Cipher Block Chaining，简称CBC）：是一种循环模式，前一个分组的密文和当前分组的明文异或操作后再加密，这样做的目的是增强破解难度。...计算器模式（Counter，简称CTR）：计算器模式不常见，在CTR模式中， 有一个自增的算子，这个算子用密钥加密之后的输出和明文异或的结果得到密文，相当于一次一密。...从ECB和CBC的说明及图解也可以看出CBC加密模式要比ECB加密模式更加安全。另外，项目开发中常遇到的也就这两个加密模式，其他的权当了解即可。
计算广告学所面临的最主要挑战是在特定语境下特定用户和相应的广告之间找到“最佳匹配”。...因此，取决于对“最佳匹配”的定义，面临的挑战可能导致在复杂约束条件下的大规模优化和搜索问题。...每个用户的平均展现量 ECPM（effective cost per mille）：一千次展示可以获得的收入 核心点： 保证用户体验 优化广告体验 合理的出价产品（oCPX） 准确衡量广告的价值，提升系统稳定性...CPC（Cost Per Click）-- 按广告点击次数来收费 ============================================= 出价方式（智能出价） eCPM 平台通常会用点击率预估模型...，预估每个广告的点击率（CTR） eCPM = CTR * CPC * 1000 oCPX oCPM及oCPC计算机制：最终的目标是转化，同时需要最大化ROI 广告系统的实时出价 = 预估eCPM =
GSP:二阶计费，第i位广告主实际费用等于第i+1位广告主的出价，这种出价方式使得广告主更愿意将自己真实估价作为自己的竞争价格，降低了博弈成本，提升广告主收入，避免广告主频繁出价，提高竞价系统稳定性。...Scoring/Ranking/ReRanking 粗排/精排/重排，主要完成广告质量计算和竞价过程，对广告质量和价值进行综合考虑对广告进行初步排序，综合考虑cpc，pctr，pcvr，relation...效果相关 CTR(Click-Through Rate) 点击率，用于从点击角度评估广告展示效率。...CTR = (Clicks / number of impressions) * 100% "其实有多种CTR公式，可以是请求级别的点击率，也可以是曝光级别的点击率" eCPM(Effective CPM...需要注意的是，不同计费方式的广告eCPM计算并不相同，按CPC计费的广告eCPM=1000*pctr*CPC，而按曝光计费的广告eCPM=CPM。
这种方法可以优化广告客户的需求，平台业务收入和用户体验，并从整体上提高流量分配效率。在淘宝展示广告上进行方法验证，在线AB实验证明效果有提升。...（pcvr/pctr和实际cvr/ctr存在偏差，预估不准确）。这部分是在预测之后OCPC Layer之前进行的。...线下模拟 通过历史的log数据，将pCTR和pCVR当作真实的CTR和CVR，比如某次展示的广告计算出pCTR为4%，则认为贡献了0.04的点击。然后设计4种策略，统计指标。...实验效果如下表，相对策略0，策略1和3的千次展示GMV和ROI都提高了；但RPM降了，只有策略2（OCPC）在3个指标上都获得了提升。 ? 线上效果 ?...Strategy 2上线效果和线下一致，在3个指标上均获得了提升。 此外，作者提出本文的机制具有普适性，并不局限于GMV。
图片易点易动设备管理系统如何提升设备维修和巡检效率实时监测和数据采集易点易动设备管理系统可以实时监测设备运行状态，并采集数据，为后续的数据分析和算法优化提供基础数据。...这种预防性维修和巡检的方式可以避免传统方式中只在设备出现故障时才进行维修和巡检的问题，减少了设备维修和巡检的频率，提高了效率和准确性。...多维度数据分析和报表生成易点易动设备管理系统可以通过数据分析和报表生成，全面展示设备运行状态和设备维修和巡检情况，为企业管理者提供决策依据。...这种数据分析和报表生成的方式可以让企业管理者全面了解设备的运行状态和维修和巡检情况，及时制定相应的管理策略和预算，提高了决策的准确性和效率。...综上所述，易点易动设备管理系统可以通过实时监测和数据采集、智能判断和预测、移动化管理、预防性维修和巡检、数据分析和报表生成等特点，提高设备维修和巡检的效率和准确性，减少设备故障对企业生产的影响，提高设备的运行稳定性和生产效率
然而，复杂的模型会减慢预测推理的速度，提高了服务延迟和高内存使用率，对整个系统而言极不友好。...DeepLight框架加速CTR预测。...简单回顾 预估CTR不仅需要一个良好的模型 还需要设计良好的特征作为输入。以前很多研究挖掘了大量特征，例如文本特征，单击“反馈特征”、“上下文特征”和“心理学”特征。...如何基于DeepFM做改造，达到xDeepFM的效果呢？DeepFwFM就这样诞生了： ?...稀疏DNN的计算复杂度比原来小很多，稀疏的矩阵R也使得FwFM加速，修剪R其实就是做特征选择，不仅提升性能还能提高准确率，稀疏的embedding能极大的降低内存的使用。 所以应该如何修剪？
在现在大多数CPC（Cost Per Click）计费的广告系统中，广告往往通过eCPM（千次展现计费价值）进行最终排序，eCPM主要由pCtr和bid两部分相乘得到，bid往往取决于商品自身的价值或广告主的预算成本...元学习最常见的应用方式就是在少量样本集合上快速训练达到一个较好的模型精度，由于工业界存在一类典型的小场景小样本CTR排序模型的场景，因此元学习也在大量的尝试被应用在CTR模型和冷启动中。...迁移学习同样是将source domain的知识迁移到target domain的一种方式，多场景建模、元学习、迁移学习在工业界的应用往往是大数据带动小数据训练，大场景带动小场景提升模型精度，以及大小场景如何有效共享知识...如何让模型更具有实效性？Online Learning一直是学术界和工业界非常热门的话题。...，就会更接近于真实线上效果的提升。
一千个人看到投放广告曝光的需要的成本价格，CPM是购买方、广告主角度，CPM= （Cost/Impression）*1000 CPT：Cost per Time，按时长计费，指广告主按照用户的曝光或者使用时长进行计费 CPC...：Cost per Click，按每次点击计费，指广告按照点击的次数进行计费，CPC = cost/click或者CPC = CPM/(CTR*1000) CPA：Cost per Action，按每次转化计费...，指按照广告的实际效果转化进行计费，如有效注册或表单，CPA = cost/注册数 CPS：Cost per Sale，按销售计费，指按照实际销量产品来计费的广告，多用于购物类和导购类网站 CPD：Cost...浏览量】 UV：Unique Visitor【独立访客】特定时间访问页面的人数总数 Impression：广告曝光数、展示数 ROI：Return on Investment【投资回报率】广告获得收益和投入的百分比...，ROI = 回收价值/Cost CTR：Click Through Rate【点击率】投放广告的实际点击次数/广告展示量的百分比。
但是实际上，“预估CTR”和“排序准确”两个目标存在gap。...所以，现实的CTR算法，往往伴随着在训练时对正样本加权，而在预测时还需要对预估出来的ctr进行校正。 那为什么在推荐系统“精排”阶段，CTR预估算法依然流行？...但是也不是绝对没有，从《Applying Deep Learning To Airbnb Search》和《Improving Deep Learning For Airbnb Search》两篇文章，...CTR预估只适用于具备“真负”样本的场景 CTR预估本质上就是预测点击与否的二分类算法。和所有算法一样，CTR预估成功的关键之一就是样本的准确性。...就好比， 由于负样本中的噪声，让我预测user不喜欢item-的精确程度，我信心不足； 但是由于item-是从库中几百万的item中抽样得到的，大概率和用户兴趣八杆子打不着，让我预测“user对item
我们使用一个先验的CTR，当新观测被记录时，我们不断更新它。先验CTR有很多方式确定。如果时间足够，我们可以使用基于Mean和sample size的参数化方法。...例如，在上面的贝叶斯推断步骤后，我们希望看到：一个广告在10000次曝光下，具有0.35的CPC（Cost-per－Click） import numpy as np import matplotlib.pyplot...as plt from scipy.stats import beta cpc = 0.35 priorA = 0.5 priorB = 0.5 clicks = 1 impressions =...#rvs：生成随机数 plt.hist(beta.rvs(priorA + clicks, priorB + impressions - clicks, size=10000) * 10000 * cpc...'''用矩估计 更新Beta里的参数 alpha和beta''' mean, var = self.
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