在云计算领域中,直播CTR(点击率)提升是一个重要的问题。CTR是指广告被点击的次数除以广告展示的次数,是衡量广告效果的一个重要指标。在直播领域中,CTR提升可以帮助直播主吸引更多的观众,并增加销售额。
以下是一些可以用来提高直播CTR的方法:
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以上是我的回答,如果您有任何问题,请随时问我。
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)。
本次分享将以“给音视频实时通讯应用打分“为线索,与大家一起探索如何提升以直播连麦、传统音视频会议等为主要应用场景的实时互动音视频通讯用户体验。 1....在我们引入RTC之前此应用就已具备直播等功能,且已经具备一套非常完善的音视频采集、处理体系。考虑到平台的可维护性与模块的复用性,我们需要在对其进行改造的同时尽可能保持其核心模块的完整与稳定。...上图展示的是一个互动直播所需的基本框架,可以看到我们使用了SFU与MCU。...对于iOS而言其AEC整体性能较为出色,而对Android来说其AEC依旧具备非常大的提升空间,有些Android设备的AEC甚至并没有发挥其应有的效果。
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。
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
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
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
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。
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。
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: ?
随着全民直播时代的到来,用户对视频质量和创意需求增多,由此产生了视频增强等技术的巨大需求。...本次的分享主要介绍AI与AR在花椒直播中的应用。...内容可以分为三个部分,第一部分是花椒直播的行业地位和产品优势;第二部分是花椒直播的AI算法的技术储备和技术壁垒,这里主要介绍我们到底做了哪些技术,达到了一个什么样的效果,最后是介绍花椒直播中基于AI的AR...首先来看一下花椒直播的行业地位和产品优势。 在去年的第四季度,花椒直播大概在直播平台上有2.13%的活跃用户占比,这个占比在所有的直播平台里算是最高的。...另外,花椒直播在去年第四季度有17%的增长率。由于花椒直播有各种不同的运营手段,包括在花椒直播中使用技术手段在平台上获得更多的新的应用,使得增长率保持在一个非常高的水平。
在足球直播这一领域,版权方需要提供更多更优质的内容以应对日益增长的多元化需求,因此急需提高运营效率的新方式。...人工智能能够模拟人类操作员具有创造力的行为,为电视直播打开了一扇新的大门。...为了解决这个问题,人工智能系统可以自动分屏,同时将直播流与回放片段推送给观众,观众可以自己选择想观看的部分。直播视频将会一直保留在屏幕,方便观众在精彩片段再次出现的时候切换回直播。 ?...它还可以从现有的影片上创造这样的慢镜头,并将它们整合到直播中,为直播带来更好的体验。 结语 在广播电视行业,人工智能并不是为了用机器取代人工作,而是帮助人类更快更高效地完成工作。...我们期待未来人工智能能被用于赛事转播之中,让从业者能更好应对日益复杂的直播工作,帮助他们创造更好的节目制作——也让观众更加忠实投入到观看直播之中。 参考文献 1.
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
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
文 / Mux 译 / 汤宸宇 1) 监控QoE,做出准确的判断 当我们在直播一场大规模地活动时,需要深入地了解观看直播的用户的体验——这就是所谓的用户体验质量(QoE)。...除此之外,使用multi-CDN能够在特定范围内大幅度提升传输系统对一个或多个CDN合作伙伴的容错性。...如果我们已经成功地与供应商构建了良好的协作环境,那么我们更希望构建一个战情室环境来应对世界上最大规模的活动直播。...我们可以通过一系列举措降低这些风险:当多个合作伙伴的带宽都耗尽时,如果需要我们应该准备降低直播视频的比特率——历史上许多大型直播事件都是这样解决临场出现的带宽资源不足问题,而随着我们进入超高清直播时代,...除此之外,我们能做的还有在小型直播活动中试错。 如果从未实践过这种行为,那么拥有完全冗余设计的传输链就没有任何意义。
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
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...
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。
导语 笔者对各大厂商CTR预估模型的优缺点进行对比,并结合自身的使用和理解,梳理出一条CTR预估模型的发展脉络,希望帮助到有需要的同学。 0. 提纲 1. 背景 2....LR 海量高纬离散特征 (广点通精排) LR(逻辑回归)1可以称之上是 CTR 预估模型的开山鼻祖,也是工业界使用最为广泛的 CTR 预估模型。...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。...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。
因此,加快 CTR 预估模型的训练速度至关重要。一般来说,提高训练速度会使用批量训练,不过批量太大会导致模型的准确度有所降低。...北京时间 2 月 14 日 19:00-20:00,机器之心最新一期线上分享邀请到论文一作、新加坡国立大学二年级博士生郑奘巍,为大家解读 CowClip 梯度裁剪算法如何改进大批量学习进而提升推荐系统训练效率的...:00-20:00 直播间:关注机动组视频号,立即预约直播。...交流群:本次直播有 QA 环节,欢迎加入本次直播交流群探讨交流。...点击阅读原文,访问机动组官网,观看更多精彩分享; 关注机动组服务号,获取每周直播预告。
如果说2019年是直播电商元年,那么2020年就是直播电商全面爆发的一年。 直播间,正在成为各大品牌卖货的新战场。直播带货,正在成为今天商业世界中一个重大的机遇。...微信截图_20200422102049.png 那到底直播带货应该怎么做?咱们中小商家做直播有哪些可以参考的直播带货技巧?...今天我们总结了李佳琦、辛巴、薇娅等一线主播的8个直播带货技巧,希望对你有所帮助。 一、真实体验 直播最大的优势是真实。...在薇娅的直播间,因为促销的产品是冰淇淋,直播间甚至直接将把门店专用的中型冰淇淋机搬到了直播现场,以便让薇娅吃给观众看。为的就是营造一种真实感。 二、专业度 直播带货主播为什么一定要专业?...七、直播间人设 直播带货,人是其中一个非常重要的元素,也就是主播。 只有主播在直播间里不断地互动,才能称得上是直播,否则官方会降权甚至直接关闭直播间。
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