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AT4CTR: 对比学习构建辅助任务提升CTR预估性能

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）。

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ctr 命令（二）

以下是一些使用 ctr 命令的示例：示例1：下载并运行一个容器使用以下命令从 Docker Hub 下载一个 Ubuntu 容器镜像：sudo ctr images pull docker.io/library.../ubuntu:latest然后，使用以下命令启动一个 Ubuntu 容器：sudo ctr run --rm docker.io/library/ubuntu:latest ubuntu echo "...：sudo ctr snapshot list my-container接下来，您可以使用以下命令来创建一个基于快照的新容器：sudo ctr run --snapshot my-container:my-snapshot...1000然后，使用以下命令列出所有正在运行的任务：sudo ctr tasks list您应该会看到一个名为 my-container 的任务。...接下来，您可以使用以下命令来查看任务的日志：sudo ctr tasks logs 将替换为 my-container 任务的 ID。

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python提升篇（十四）--- 数据之最值平均值

今天，Python提升篇将继续带领我们走向新的技能---求取数据最大值，最小值，平均值一、求取最大值顾名思义，就是求出数据中的最大值，实验中，我们采用列表来生成数据，在不调用外部包的情况实现最大值的返回...2.3 实验结果三、求取平均值求取数据中的平均值通常来说包含两个步骤，求和与求取长度，然后相除就可以了。...data_len): data_sum = data_list[i] + data_sum data_avg = data_sum / data_len print("数数据的平均值为

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ctr 命令（一）

ctr 命令行工具提供了一种简单的方式来管理 containerd。常用命令以下是 ctr 命令的一些常用命令：imagesimages 命令用于列出本地镜像。...使用以下命令列出所有本地镜像：sudo ctr images list您还可以使用以下命令下载 Docker Hub 上的镜像：sudo ctr images pull docker.io/library...使用以下命令列出所有正在运行的容器：sudo ctr containers list使用以下命令启动一个容器：sudo ctr containers start 使用以下命令停止一个容器...使用以下命令列出所有正在运行的任务：sudo ctr tasks list使用以下命令查看任务的日志：sudo ctr tasks logs snapshotsnapshot 命令用于管理容器快照...使用以下命令创建容器快照：sudo ctr snapshot create 使用以下命令列出容器快照：sudo ctr snapshot

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PawSQL对TPCH的优化评测(性能平均提升276%)

本文将在硬件配置、数据库参数保持不变的情况下，仅仅从查询重写和索引推荐的角度，评估PawSQL的优化建议对于TPCH测试集的性能提升作用。...参数配置（官方默认） PawSQL优化配置(默认配置) 数据量索引情况优化结果针对TPCH的22个查询语句，对其中的21个查询有优化建议；推荐了 8个重写优化，推荐了18个索引; 优化建议有性能提升的查询有...18个，占比86%；性能提升超过50%的查询有12个，占比60%；平均性能提升 276.40%，提升最大的Query性能提升近15倍。...Query编号优化前执行时间（ms）优化后执行时间（ms）重写优化推荐索引执行计划变化性能提升百分比 Query-9 385.408 24.312 0 1 Yes 1484.69% Query...DELIVER IN PERSON'), RANGE_SCAN(lineitem.l_quantity >= 18) Q19优化的性能验证经过性能验证，执行时间从27.9ms降低到2.26ms，性能提升了

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计算广告——平滑CTR

3、广告点击率(CTR) 广告点击率CTR是度量一个用户对于一个广告的行为的最好的度量方法，广告点击率可以定义为：对于一个广告的被点击(click)的次数于被展示(impression)的次数的比值。...CTR=#click#impression CTR=\frac{\#\; click}{\#\; impression} 广告点击率对于在线广告有着重要的作用，在网络中，对于有限的流量，通常要选择出最优质的广告进行投放...，此时，CTR可以作为选择广告和确定广告顺序的一个重要的标准。...但是在计算CTR时，由于数据的稀疏性，利用上述的计算方法得到的CTR通常具有较大的偏差，这样的偏差主要表现在如下的两种情况： 1、例如展示impression的次数很小，如11次，其中，点击的次数也很小...(这里的很小是指数值很小)，如11，按照上述的CTR的计算方法，其CTR为11，此时的点击率就被我们估计高了； 2、例如展示的次数很大，但是点击的次数很小，此时，利用上述的方法求得的CTR就会比实际的CTR

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CTR学习笔记&代码实现4-深度ctr模型 NFMAFM

https://github.com/DSXiangLi/CTR NFM NFM的创新点是在wide&Deep的Deep部分，在Embedding层和全联接层之间加入了BI-Pooling层,也就是Embedding...y = interaction_output + linear_output add_layer_summary( 'output', y ) return y CTR...CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM

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计算广告——平滑CTR

这里便出现了一个重要的概念，便是广告点击率(the click-through rate, CTR)。...3、广告点击率(CTR) 广告点击率CTR是度量一个用户对于一个广告的行为的最好的度量方法，广告点击率可以定义为：对于一个广告的被点击(click)的次数于被展示(impression)的次数的比值。...但是在计算CTR时，由于数据的稀疏性，利用上述的计算方法得到的CTR通常具有较大的偏差，这样的偏差主要表现在如下的两种情况： 1、例如展示impression的次数很小，如11次，其中，点击的次数也很小...(这里的很小是指数值很小)，如11，按照上述的CTR的计算方法，其CTR为11，此时的点击率就被我们估计高了； 2、例如展示的次数很大，但是点击的次数很小，此时，利用上述的方法求得的CTR就会比实际的CTR...二、CTR的平滑方法 1、数据的层次结构——贝叶斯平滑 image.png 其对应的概率图模型为： ?

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深度网络CTR建模

概述 CTR预估是现如今的搜索、推荐以及广告中必不可少的一部分，CTR预估的目标是预估用户点击给定item的概率。...经过这么多年的发展，CTR预估算法得到了较大的改进，从开始的线性模型LR，发展到带有特征交叉的FM算法，随着深度网络的发展，CTR预估也逐渐发展到如今的基于深度模型的CTR预估，期间出现了较大一批成功在业界得到广泛应用的算法模型...在CTR预估方面，相比较于NLP和CV领域，其特征相对是大规模的，且是稀疏的，为了能够使用深度网络对CTR数据建模，需要在结构上做相应的调整，使得数据能够适应深度网络模型。 2....深度CTR模型在问题求解上的发展参考[4]中给出了近年来深度CTR模型本身的发展，详细介绍了每一个模型在先前工作上的一些改进，下面是我在阅读一些文章后，结合参考[4]给出的深度CTR模型在问题求解思路上的发展...总结深度学习模型在CTR问题上的探索还在继续，在CTR建模上也有更多更复杂的模型出现，在模型迭代的过程中，挖掘出更多有用的特征也是一条不断探索的道路。

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深度网络CTR建模

概述CTR预估是现如今的搜索、推荐以及广告中必不可少的一部分，CTR预估的目标是预估用户点击给定item的概率。...经过这么多年的发展，CTR预估算法得到了较大的改进，从开始的线性模型LR，发展到带有特征交叉的FM算法，随着深度网络的发展，CTR预估也逐渐发展到如今的基于深度模型的CTR预估，期间出现了较大一批成功在业界得到广泛应用的算法模型...在CTR预估方面，相比较于NLP和CV领域，其特征相对是大规模的，且是稀疏的，为了能够使用深度网络对CTR数据建模，需要在结构上做相应的调整，使得数据能够适应深度网络模型。2....深度CTR模型在问题求解上的发展参考[4]中给出了近年来深度CTR模型本身的发展，详细介绍了每一个模型在先前工作上的一些改进，下面是我在阅读一些文章后，结合参考[4]给出的深度CTR模型在问题求解思路上的发展...总结深度学习模型在CTR问题上的探索还在继续，在CTR建模上也有更多更复杂的模型出现，在模型迭代的过程中，挖掘出更多有用的特征也是一条不断探索的道路。

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模型精度平均提升10%

那么，在工程师的进阶道路上，大厂高工是如何进行模型调参与算法优化，又有哪些独门秘笈能更简单、更高效地提升模型效果？

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CTR学习笔记&代码实现5-深度ctr模型 DeepCrossing -> DCN

DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈，DCN在ResNet上进一步创新，为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉。...那把ResNet放到CTR模型里又有什么特殊的优势呢？老实说感觉像是把那个时期比较牛的框架直接拿来用。。。...DCN已经很优秀，只能想到可以吐槽的点对记忆信息的学习可能会有不足，虽然有ResNet但输入已经是Embedding特征，多少已经是泛化后的特征表达，不知道再加入Wide部分是不是会有提升。...CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM...CTR学习笔记&代码实现4-深度ctr模型 NFM/AFM ---- 资料 Gang Fu,Mingliang Wang, 2017, Deep & Cross Network for Ad Click

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CTR学习笔记&代码实现6-深度ctr模型后浪 xDeepFMFiBiNET

https://github.com/DSXiangLi/CTR xDeepFM 模型结构看xDeepFM的名字和DeepFM相似都拥有Deep和Linear的部分，只不过把DeepFM中用来学习二阶特征交互的...'): y = dense_output + linear_output add_layer_summary( 'output', y ) return y CTR...https://github.com/DSXiangLi/CTR CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏 LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep...CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM CTR学习笔记&代码实现4-深度ctr模型 NFM/AFM CTR学习笔记&代码实现5-深度ctr模型 DeepCrossing...zhuanlan.zhihu.com/p/79659557 https://zhuanlan.zhihu.com/p/57162373 https://github.com/qiaoguan/deep-ctr-prediction

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【CTR】Youtube：双塔召回模型

本文是 Google 在 RecSys 2019 上的最新论文，作者采用了目前主流的双塔模型，并基于此设计了一个使用双塔神经网络的建模框架，其中一个塔为 ite...

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这个CTR模型，有点意思

作者：十方 CTR模型相关论文，大家已经看了很多了，如FNN、DeepFm、XDeepFM等，难免会"审美疲劳"，所以这些模型真的充分挖掘了交叉特征了吗？...这篇论文《MaskNet: Introducing Feature-Wise Multiplication to CTR Ranking Models by Instance-Guided Mask》提出了...MaskBlock更好的挖掘交叉特征，提升点击率模型的效果。...在3个数据集上，MaskNet都表现最好，说明MaskBlock可以显著提升DNN挖掘复杂交互特征的能力。...参考文献 1.MaskNet: Introducing Feature-Wise Multiplication to CTR Ranking Models by Instance-Guided Mask

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WSDM23 | CL4CTR：用于CTR预测的对比学习框架

关注我们，一起学习~ 标题：CL4CTR: A Contrastive Learning Framework for CTR Prediction 地址：https://arxiv.org/pdf/2212.00522....pdf 代码：https://github.com/cl4ctr/cl4ctr 会议：WSDM 2023 学校，公司：复旦，微软 1....本文引入了自监督学习来直接生成高质量的特征表征，并提出了一个模型不可知的CTR对比学习（CL4CTR）框架，该框架由三个自监督学习信号组成，以规范特征表征学习：对比损失、特征对齐和域一致性。...CL4CTR image.png 2.1 CTR预测任务 CTR预测是一项二分类任务。...在CTR预测任务中，发现同一域的特征类似于正样本对，而不同场的特征则类似于负样本对。因此，本文提出了CTR预测中对比学习的两个新特性，即特征对齐和场均匀性，它们可以在训练过程中正则化特征表征。

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CTR 预估模型的进化之路

以年龄为例，可以用业务知识分桶：用小学、初中、高中、大学、工作的平均年龄区间做分桶；也可以通过统计量分桶，使各个分桶内的数据均匀分布。...梯度提升（Gradient Boosting）：每次建树是在之前建树损失函数的梯度下降方向上进行优化，因为梯度方向(求导) 是函数变化最陡的方向。不断优化之前的弱分类器，得到更强的分类器。...若叶子节点上的值不唯一，则以该节点上的平均值作为预测值。 [1499309137897_9100_1499309139749.png] 核心问题 1：回归树怎么才能越来越好？...6.1 优缺点优点：MLR 通过先验知识对样本空间的划分可以有效提升 LR 对非线性的拟合能力，比较适合于电商场景，如 3C 类和服装类不需要分别训练各自不同的 LR 模型，学生人群和上班族也不需要单独训练各自的...online 算法其实并不复杂，batch 算法需要遍历所有样本才能进行一轮参数的迭代求解(如随机梯度下降)，而 online 算法可以每取一个训练样本，就对参数进行一次更新，大大提升了效率。

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平均颜色

np.uint8) cv2.drawContours(mask,[cnt],0,(255,255,255),-1)#绘制图像实心轮廓 meanVal=cv2.mean(o,mask=mask)#计算平均颜色....destroyAllWindows() meanVal= (179.3629094095739, 179.3629094095739, 179.3629094095739, 0.0) 算法：平均颜色...，也称平均灰度，是图像的各个通道的均值，应用在颜色识别、色彩搭配、马赛克滤镜等领域。...mean_val=cv2.mean(img, mask = mask) img表示输入图像 mask表示掩码注意：函数cv2.mean()处理的对象是灰度图像而不是彩色图像，灰度图像的各个通道的平均颜色一样...对于彩色图像，提取各个通道的图像，每个通道独立计算平均颜色。

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CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM

one-hot输入都映射到它的低维embedding上 (z_i = [w_i, v_i] *x[start_i:end_i]) , 第一层是由 ([z_1,z_2,...z_n]) 两个常规的全联接层到最终给出CTR...完整代码在这里 https://github.com/DSXiangLi/CTR CTR学习笔记&代码实现系列?...CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep ---- 资料 Huifeng Guo et all...."DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction," In IJCAI,2017....multi-field categorical data - - A case study on user response https://daiwk.github.io/posts/dl-dl-ctr-models.html

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CTR 预估候选集选择方案

最近一段日子，怎么在一个大的新闻候选集合（假设有10w条新闻）选出用来做 CTR 预估的小集合（假设是100条新闻）困扰我们已久，昨夜我夜观星象，突来灵感，遂有此文。...废话，不选个小集合 CTR 预估怎么算得过来。好，那么目的一便是确定一个精简的集合以使 CTR 预估能在线上实时响应。再进一步思考，这100条新闻要是怎么样的新闻？...准确率高：具体指这100条新闻的每一条新闻都有一个相比于普通新闻更容易被点击的理由覆盖率高：具体指100条新闻要覆盖绝大部分上面一点所说的理由（假设有若干个理由），以减小容易被点击新闻没有进入 CTR...这样虽然候选集并不是实时更新，但用户的属性是实时更新的，由于 CTR 预估是实时计算的，这样最终的推荐结果也是实时改变着参考： http://toutiao.com/i6234278051245457921

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