在云计算领域,CTR(点击率)是指用户点击广告后实际购买或完成目标行为的比例。提高CTR是一个重要的目标,因为它可以带来更高的转化率和更好的ROI。以下是一些建议,可以帮助您提高CTR:
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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)。...这里采用常见的序列推荐方法中的思路,对于给定的历史行为序列,每次用前n个交互的聚合emb来预测第n+1个item;那么真实交互的为正样本,同batch其他交互序列同位置的item为负样本,构建对比损失...正负样本对构造方式:将正样本中的用户/item与同一batch中其他样本的item/用户组合为InfoNCE损失的负样本。 用户的表征包含用户画像和行为序列的emb。...本节设计了第二个辅助匹配任务,通过将InfoNCE作为全softmax的近似值来执行下一个item的预测任务。将过去的行为视为用户的表征,将下一个行为视为会交互的目标item。
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。
再直白点,就是你简历上写的,你熟悉的、掌握的、熟练的。...这里就举三个例子,每个人的技术栈可能不同,咱们可以针对自己的经历来制定技术栈,比如当前相对前言的技术,或者自己已经非常熟练的技术栈,另外还有一些常规必须掌握的:JVM、多线程并发编程、Java基础。...PS:不要把tomcat当做是个什么很牛逼的很难的,你要把tomcat想成是咱们业务系统中的一个小系统,然后通过不断完善,逐步形成一个系统(tomcat也是版本在不断升级的,我这么理解貌似也是没毛病的哈...摸鱼的时间不利用好,天天看一些没有营养的东西,碎片化的东西,迟早把自己给搞废了(大神除外,但貌似我见过的大神们反而更爱学习,更自律)。...tips 关于自律性的问题,人性本来就是懒惰的,这个都是可以理解的。但,你可能不知道,比咱们优秀的人、比咱们有钱的人,可能比咱们更努力。 不吃学习的苦,必吃生活的苦。
导读 现有点击率建模忽略了特征表征学习的重要性,例如,为每个特征采用简单的embedding层,这导致了次优的特征表征,从而降低了CTR预测性能。...例如,在许多CTR任务中占大多数特征的低频特征在标准监督学习设置中较少被考虑,导致次优特征表示。...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。
导读:本文主要介绍深度CTR经典预估模型的演化之路以及在2019工业界的最新进展。...在CTR预估任务中(以下简称CTR任务),我们通常利用user信息、item信息和context信息来预测user对item的CTR。...本文主要关注利用仅根据user信息、item信息、context信息,不考虑用户历史信息的“传统”深度CTR模型的演化过程,希望通过梳理,大家能够对近年来深度学习模型在CTR任务上的探索有一个大体的认知...深度CTR模型的基本框架 典型的深度CTR模型可以分成以下四个部分:输入、特征嵌入(Embedding)、特征交互(有时候也称为特征提取)和输出。 ?...一言以蔽之,LR将特征加权求和并经sigmoid即得到CTR值,在深度CTR模型的基本框架下的LR表示如下图: ? 其中嵌入部分的维度大小均为1;特征交互中具体工作是将嵌入部分得到的值相加。
在CTR预估任务中(以下简称CTR任务),我们通常利用user信息、item信息和context信息来预测user对item的CTR。...传统CTR预估任务采用的方法不外乎特征工程+LR/FM的组合,这种通过大量特征工程来提高预测效果的工作费时费力,且构造过程不具有通用性。...本文主要关注利用仅根据user信息、item信息、context信息,不考虑用户历史信息的“传统”深度CTR模型的演化过程,希望通过梳理,大家能够对近年来深度学习模型在CTR任务上的探索有一个大体的认知...深度CTR模型的基本框架 典型的深度CTR模型可以分成以下四个部分:输入、特征嵌入(Embedding)、特征交互(有时候也称为特征提取)和输出。...LR将特征加权求和并经sigmoid即得到CTR值,在深度CTR模型的基本框架下的LR表示如下图: Logistic Regression 其中嵌入部分的维度大小均为1;特征交互中具体工作是将嵌入部分得到的值相加
Q2:NMF中后面加的隐藏层是否可以提高模型捕捉高阶特征并提升FM的表示能力; Q3:NFM和高阶FM,WDL以及DCS相比是否可以取得更好的效果. Q1 ?...模型之后加入非线性激活函数可以大大提升模型效果,说明更加高阶的非线性关系可以更好地帮助我们模型的预测; ? 加深模型的深度,可以大大提升模型的效果,加深一层是最为明显的,继续加效果相差不大。...NFM相较于其他的模型都取得了巨大的提升,而且模型参数也更少。 小结 本文的Bi-Interaction Pooling非常有启发,在实验中也取得了非常好的效果。...早期本人将Bi-Interaction Pooling部分加入模型当中也取得了不错的提升,比只用embedding concat的效果要好了2%左右,如果你的模型还是早期的,可以加入试一试哦。...如果有提升了记得关注一波我们的公众号。
,有效提升了内部各部门之间的研发协作效率。...但从近年来镭速传输跟制造企业的接触来看,制造业发展遇到了一个难题。现在企业在数据的生产、采集、加工、利用,完整数据链的支撑能力上来讲是非常薄弱的,还停留在非常原始的数据野蛮生长的方式。...而传统PLM厂商并不能有效地解决此类场景下的设计协同问题。随着这种协同模式的常态化,制造业企业如何提升与研发部、供应商的协同效率成为一个亟待解决的问题。...这一平台可以促进内部研发生产效率,实现数据赋能于企业、业务、管理协同包括经营效能的提升,也增强了企业向外融合——商业交互和交付的能力。...良好扩展性 镭速传输系统具有良好的扩展性,后续随着企业业务的发展,可提供系统级的扩容方式并快速搭建更可靠的IT数据传输架构,从而应对企业未来的业务挑战,提高企业竞争力。
导读 本文针对ctr预估中如何进行有效的特征交互提出新的方法。目前的方法主要集中于对单个样本内的特征交互进行建模,而忽略了潜在的跨样本间的关系,这些关系可以作为增强预测的参考上下文信息。...然后,构建具有级联注意力的Transformer层,以捕捉样本内和样本间的特征交互。...使用前面说的特征来计算相关性分数,公式如下, \mathbb{I} 表示指示函数只有候选样本中的特征为目标样本的特征时这个计算特征的计算得分才有效, N_{\mathcal{P}} 表示样本池 \mathcal...2.2 构建增强输入 通过emb层将离散的特征转化为D维的emb,并且对于检索得到的样本,标签也作为特征进行编码得到emb。...因此作者解耦了不同样本的特征,设计了图2所示的transformer去建模样本内和样本间的特征交互。
标题:Towards Deeper, Lighter and Interpretable Cross Network for CTR Prediction 地址:https://arxiv.org/pdf.../2311.04635.pdf 会议:CIKM 23 代码:https://github.com/anonctr/GDCN 学校,公司:复旦,微软 1.导读 本文主要是针对ctr预估中特征交互方面提出的相关方法...其中门控交叉网络(GCN)捕获显式的高阶特征交互,并按每个阶层(这里的阶是指特征交互的层次深度,就是通常说的高阶交互,低阶交互等)动态过滤重要交互。...GCN的第 l+1 层门控交叉层表示为下式,其中 c_0 为经过emb层后进入交叉网络的基础输入, c_l 表示经过第 l 层的特征交互后的输出。计算过程如图2所示。...但为所有field分配相同的维度会忽略不同字段中的信息容量。如,性别的值的数量远小于itemid。
一般针对类别特征都是通过词嵌入的方法把稀疏特征转化为稠密特征然后再输入到神经网络中,不然直接输入会导致维度爆炸等问题,那么怎样把稠密数据加入到CTR预估网络模型中呢? 常规方法 1....而左边的原始稠密特征不和类别特征进行交叉,直接和高阶的交叉特征进行拼接作为全连接层的输入。 2....向量v的计算是通过对每个embedding vector vi 进行加权求和得到的,公式表示为 ? 其中wi的计算为 ? Ki的计算等于 ? 其中要对q进行归一化。...我的理解就是把一个稠密特征的值q映射成一个权重分布,再用这个权重分布去和维护的N个embedding vector加权求和,最后得到一个和词嵌入维度相同的向量v。...后续文章会有稠密特征加入CTR模型各个方法的具体实现代码,喜欢就关注一下吧 参考文献 [1] Multi-modal Representation Learning for Short Video Understanding
其也在海量的数据竞赛中展现了不俗的成绩。下面我们来看看这个模型究竟做了啥?为什么做CTR预估不得不读呢? 模型解析 xDeepFM的网络框架如下图所示: ?...这样第k层第i个向量的输出为: , 那么第层的输出即为: 最终CIN的输出为: 1. CIN与RNN的关系 CIN中下一层的输出都依赖于上一层的输入以及额外的输入,和RNN是非常相似的。...从实验结果上看,我们发现将Explicit和Implicit的网络结合能带来非常大的提升;xDeepFM相较于DNN有很大的提升。 网络的设置对于模型最终的影响是什么样的? ?...增加网络层的深度可以提升效果, 把网络层数设置为3在数据集上的效果是最好的; 增加CIN中feature maps的个数早期可以提升效果的,太大可能会带来过拟合(例如Dianping数据集,100就可以了...pdf https://github.com/Leavingseason/xDeepFM/blob/master/exdeepfm/src/exDeepFM.py 我是二品炼丹师一元,目前跟着大哥们学习CTR
本文以点击率(CTR)预估为例,介绍常用的CTR预估模型,试图找出它们之间的关联和演化规律。...LR模型一直是CTR预估问题的benchmark模型,由于其简单、易于并行化实现、可解释性强等优点而被广泛使用。...DeepFM 深度神经网络对于学习复杂的特征关系非常有潜力。目前也有很多基于CNN与RNN的用于CTR预估的模型。...与图像或者语音这类输入不同,图像语音的输入一般是连续而且密集的,然而用于CTR的输入一般是及其稀疏的。...总结 主流的CTR预估模型已经从传统的宽度模型向深度模型转变,与之相应的人工特征工程的工作量也逐渐减少。
Categorical Data: A Case Study on User Response Prediction (http://wnzhang.net/share/rtb-papers/deep-ctr.pdf...闲聊DNN CTR预估模型(http://www.52cs.org/?...CTR预估模型》(http://www.52cs.org/?...3层: 《用户在线广告点击行为预测的深度学习模型》还有其它一些数值配置 三、关于FNN/PNN的一些讨论 部分观点来自 《闲聊DNN CTR预估模型》 1、关于embedding 从离散到连续, embedding...CTR Prediction已经步入了千亿样本、千亿特征的时代[7],Google Play App 推荐都已经是5000亿样本了[8]。
今天和大家聊聊搜索、广告、推荐算法当中很重要的一个指标,也就是大名鼎鼎的点击率。 点击率这个指标相信很多同学都有所耳闻,它的含义也很简单,顾名思义就是点击的概率,英文叫做CTR。...所以最终某一个广告的收益期望为广告主的开价price乘上广告的点击率CTR。 但这里有一个小问题,广告的点击率是一个后验值,也就是说我们只有先展示了才能知道它的点击率,是无法提前获取的。...真正优质的核心用户往往早就流式干净了,那么离倒闭也就不远了。 跷跷板效应 第二个问题是跷跷板效应,也就是说点击率提升了,可能会导致其他的指标降低。...虽然用户打开了更多的视频,但是也丧失了更多的耐心,显然对于平台长久的发展也是有害的。 对于推荐场景也是如此,如果给用户推荐的东西点击率明显提升了,也许用户一下就找到了想要的东西,提前达成了购物的目标。...目前比较主流的办法是让模型同时学习多个目标,不止在一棵树上吊死,想办法在提升点击率的同时也能优化一下其他的目标。也有的团队是先不管其他指标,先盯着点击率优化,等优化到头了,再反过来优化其他指标。
本文就近几年CTR预估领域中学术界的经典方法进行探究, 并比较各自之间模型设计的初衷和各自优缺点。通过十种不同CTR深度模型的比较,不同的模型本质上都可以由基础的底层组件组成。...对于大多数CTR模型来说,特征体系都极其庞大而且稀疏,典型的特征数量级n从百万级到千万级到亿级甚至更高,这么大规模的n作为网络输入在ctr预估的工业界场景中是不可接受的。...然而特征维度n虽然空间巨大,但如果归属到每个特征所属的field(维度为f),通常f维度会小很多。如果有办法将每个特征用其所属的field来表示,原始输入将大大减少不少。...ctr结果预估的贡献度是一样的。...写在最后 ctr预估领域不像图像、语音等领域具有连续、稠密的数据以及空间、时间等的良好局部相关性,ctr预估中的大多数输入都是离散而且高维的,特征也分散在少量不同的field上。
Prediction 最近看到一篇文章非常有意思的文章, 是关于正则化的探讨, 作者发现在不同阶段对数据进行不同的正则化操作会有非常大的影响,在正确的位置进行正确的正则化操作可以为模型带来巨大的提升,...这个看起来很符合直观的感觉,可以看做是降低每个特征量纲的影响,我们也经常会在CTR等深度模型的MLP部分见到BatchNorm操作。...然后作者在CTR相关的数据集上又进行了大量的实验,发现对模型效果影响最大的不是re-centering等操作,反而方差带来的影响更大,于是作者提出了新的LayerNorm。...在大量的实验之后,作者得到了一种提升最大的方案: 对于数值类的特征,我们使用Variance-Only LayerNorm或者LayerNorm; 对于类别特征,我们使用BatchNorm; 对于...,MLP部分使用VO-LN)可以取得非常大的提升;非常值得一试。
我们都知道一般单值类别特征加入到CTR预估模型的方法是先对单值类别特征进行one-hot,然后和embedding 矩阵相乘转换成多维稠密特征,如下图 1 所示: ?...上一篇文章稠密特征加入CTR预估模型的方法中又总结了稠密特征加入到CTR预估模型中的方法。...在CTR预估模型中,对这种多值类别特征的常用处理方法总结归纳如下: ▌非加权法 最常规的也最简单的是先对所有‘话题’集合进行one hot编码,然后按照图 1 方式对多值类别特征中的每一项进行稠密特征的转换...那么权重是怎样得来的,总结以下: ❶ 通过数据挖掘得到多值特征中每个值的权重 例如用户感兴趣话题这个多值类型特征的权重可以这样获得:用户在相关话题问题下回答问题的个数或相关话题回答点赞的次数,也就是回答相关话题问题的个数越多...,也就是激励提取的意思,最终的输出也就是学习得到的多值类别特征中每个值对应的权重。
为了提升Xilinx文件下载速度和可靠性的办法,建议使用专门的下载工具。先在xilinx下载网站登录,使用浏览器下载指定文件,在浏览器的下载界面上获取到文件真正的下载链接地址,再在下载工具下载。...下面是Chrome的复制真正的下载链接地址的界面。 ?...我在Win10上使用Microsoft Store里的iDownloadManager, 在家庭的中国移动100M宽带下,下载速度最快可以到2MBps。有时也比较慢。 ?...我在Win7上使用没有广告的开源的FreeDownloadManager,使用“changel URL”,也可以使用。...这个办法,也应该适用于其他国外文件的下载。
前深度学习时代 在深度学习还没有引入到点击率(Click-Through Rate,CTR)预估之前,CTR预估的模型大概经历了三个阶段:逻辑回归(Logistic Regression,LR),因子分解机...因此又有人提出了结合一阶和二阶特征的因子分解机模型,该模型相比于LR,增加了交叉特征的构造,性能得到了提升。但是由于FM也只能够做二阶的特征交叉,因此后来又有了梯度提升树的提出。...梯度提升树可以得到更高阶的特征组合,树越深,越高阶。因此通过仔细分析发现,基本上模型的发展有着这么一条规律:往更好地构造高阶特征的发展。...深度学习时代 当把深度学习的方法引入到CTR预估中,可谓是百花齐放,这里举一些经典的网络,像16年发表的论文FNN [1],为了避免完全从随机状态训练Embedding,通过FM的隐层向量作为user和...由此可见,在深度学习时代,CTR模型的迭代发展也是在找一个更好的可以得到强表达能力的高阶特征的构造方面发展。
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