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ctr预估提升的是什么

在这个问答内容中，"ctr预估提升"是指预测点击率（CTR）的提升。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。预测点击率的提升可以帮助广告主更好地分配广告预算，提高广告投放效果。

在云计算领域，预测点击率的提升可以通过使用机器学习和大数据技术来实现。例如，可以使用历史数据来训练机器学习模型，预测用户的点击行为，并据此调整广告投放策略。此外，可以使用云计算平台来运行这些机器学习模型，以提高计算效率和可扩展性。

推荐的腾讯云相关产品包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能和机器学习、大数据分析等。这些产品都可以用于预测点击率的提升。

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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）。...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...2.方法 如图所示，模型主要由Emb层，常规的点击率预估模型部分，UIM和NIP组成，Emb层就是常规的将特征转换为对应的emb向量，这里不再赘述。...mathbf{e_i^{k+1},r_i^k})/\tau_2)}{\sum_{j=1}^n\exp(sim(\mathbf{e_i^{k+1},r_j^k})/\tau_2)} 并且考虑原有的点击率预估的交叉熵损失函数的情况下

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CTR 预估模型的进化之路

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....扶持力度用于调节各个广告渠道 ) 互联网公司根据各自业务的特点，研发出了各种各样的 CTR 预估模型及其变种，本文尝试在众多流派和分支中梳理出一条 CTR 预估模型的发展脉络。 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。...所以在 CTR 预估模型的早期，主要工作就是在做人工特征工程。人工特征工程不但极为繁琐，还需要大量的领域知识和试错。...，google 率先把在线算法 FTRL 引入 CTR 预估模型 8。

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    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

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    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。...ctr结果预估的贡献度是一样的。...这种假设其实是不合理的， 不同特征在做交叉时，对ctr预估结果的贡献度是不一样的。...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。

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    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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    趁今天618剁手节，老shi决定带大家去剁手，哦不，是认识广告CTR预估中非常有名的深度学习模型DeepFM。话不多说，马上进入正题~ ?...DeepFM模型最早是哈工大与华为诺亚方舟实验室论文中提出的，众所周知，在广告CTR预估任务中，最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组合。...在不同的推荐场景中，低阶组合特征或高阶组合特征都可能会对最终的CTR产生影响。...实验表明DeepFM比大部分CTR预估模型更加有效，并且效率高。 CTR预测学习隐式特征非常重要的一点是学习用户点击行为背后的特征组合。...一般来说，输入数据x是一个高维稀疏向量，而CTR预估的主要任务就是构建一个预测模型，从而预测在特定的情景下用户点击某个产品的概率。 2、FM部分结构图： ?

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    一文读懂CTR预估模型的发展历程

    欢迎关注我～定期更新干货算法笔记和世间万物的学习记录～ CTR预估背景 CTR预估是搜索、推荐、广告等领域基础且重要的任务，主要目标是预测用户在当前上下文环境下对某一个候选（视频、商品、广告等） 发生点击的概率...CTR预估从最原始的逻辑回归模型，发展到FM、深度学习模型等，经历了一个不断创新的过程，其核心为如何设计、融合不同的特征交叉方式。...本文从FM和DNN开始开始，带你梳理CTR预估模型的发展历程，包括FNN、PNN、Wide&Deep、DCN、DeepFM、xDeepFM等一系列CTR预估模型和它们之间发展演进的关系。...从DNN和FM说起 CTR预估问题的核心是特征工程，而特征交叉又是特征工程最重要的一环。不同特征的组合构造而成的交叉特征对于点击率预估十分重要。...基于embedding的方法虽然提升了模型的泛化性（generalization），但是记忆性（memorization）较弱。

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    CTR预估常伴有训练数据量大、特征高度稀疏、推断性能要求高等特点, 使得算法的设计多围绕这些特点来进行....本文旨在梳理经典CTR预估模型的演化历程, 分为如下几个小节: 1.CTR预估的典型应用场景 2.LR(Logistic Regression, 逻辑斯蒂回归)在CTR预估中的应用 3.使用FM(Factorization...由此可见, 对CTR的精确预估(CVR同理), 直接能使得期望收益进行增长, 所以CTR预估的性能直接影响了推荐系统的整体性能, 对提高营收、社区活跃度等指标起到至关重要的作用....LR在CTR预估中的应用 在CTR预估中, 我们通常使用one-hot编码来对数据进行处理....有关GBDT更加详细的论述请参考: Linghan Zhang：Gradient Boosting梯度提升-GBDT与XGBoost解析及应用zhuanlan.zhihu.com 总结 本文对CTR点击率预估的经典模型进行了梳理和回顾

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    协同过滤在新闻推荐CTR预估中的应用

    本文介绍最基本的基于物品的和基于用户的协同过滤算法，并结合新闻推荐的CTR预估，介绍基于物品的协同过滤算法在CTR预估的抽取数据特征中的应用。...给定用户u，给出推荐物品列表的步骤如下：for 与u相似的每一个用户v: for v喜欢的每一个物品i: 对p排序，推荐Top N给用户 协同过滤在新闻推荐CTR预估中的应用特别说明 新闻推荐一般的步骤为...： 1.给定多种策略给出用户可能感兴趣的文章队列 2.每个用户和新闻对为一条数据，抽取相关的特征，用于做CTR预估 3.将数据输入到预先训练好的CTR预估模型，得到CTR 4.按照特定的展示策略和CTR...但是，在做CTR预估的时候，由于缺少用户对新闻的兴趣度特征，使得新闻自身的特征(如新闻标题分词)会起到主导作用，而新闻自身的特征是和特定用户的兴趣关系不大的，因此有必要添加用户对新闻的兴趣度特征(这里称之为个性化特征...在实验中，增加该类特征之后，AUC提升1%以上。

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    资深算法专家解读CTR预估业务中的深度学习模型

    内容来源：2018 年 01 月 05 日，资深算法专家张俊林在“2018 移动技术创新大会”进行《深度学习在CTR预估业务中的应用》演讲分享。...阅读字数：3430 | 9分钟阅读 摘要 本次演讲主要分享深度学习在CTR预估业务中的应用，分别介绍了FM模型以及如何解决深度学习中CTR模型所面临的各种问题。...CTR任务典型的应用场景有计算广告、推荐系统、信息流排序。 CTR任务例子 ? 上图的CTR任务例子对应着应用场景中的推荐系统——电影推荐。...CTR任务的特点 CTR任务有三个特点，一是包含大量离散特征，上图中的user ID和movie ID就是离散特征，与之对的是连续特征。...模型选择与训练优化 对于wide & Deep模型、串行结构模型以及类似FNN的模型等，它们的Dense层都需要预训练，这种情况下用FM初始化Onehot到Dense层的映射性能能够明显提升。 ?

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