在广告场景下，最典型的就是训练 cvr 模型时，训练样本都是 post clicked 的，但是 serving 时，cvr 模型面临的是所有被召回的样本；这类问题也被称为 exposure bias...：只要给每个曝光的样本加权(权重即为 inverse propensity score)，最终在曝光的样本上求得的期望等于在全量样本上的期望；实际上，这个方法的思想就是 importance sampling...第二项 loss 跟人脸识别中最早提出的 center loss[12] 很相似，就是让相同类型的样本在向量空间中尽可能接近，在广告的场景下这个类型可以是 click、non-click、purchase...，从概率论推导出给曝光样本进行合适的加权后，基于曝光的样本求的期望是无偏的 Domain Adaption：利用了 unlabeled 的样本，主要分析了 ESAM 这篇 paper, 同时通过在 loss...上添加了三项，能够令曝光和未曝光的 item 训练得到的向量空间尽可能保持一致，这三项的 loss 背后的思想也值得参考 此外，上面的一些方法虽然从理论上看起来比较 fancy，但是根据笔者当前的工作经验
-- 广告图片 --> <!...document.documentElement.clientHeight; var width = document.documentElement.clientWidth; //获得广告窗最大
虽然自己也不喜欢广告，但是如何在检测出广告被屏蔽后在原来位置上输出一句话提醒浏览者不要关闭本站的广告展示呐？...自己在网上找了一些有用的方法，一种是检测广告div的高度，如果高度是0则进行了屏蔽，另一种是自己建一个js，其名称和路径与真实广告的js差距不大，能让插件误拦截，通过检测该js是否加载来判断是否遭到屏蔽...-- 我是广告--> 之后在footer最后加入js判断语句 window.onload =setTimeout...(可能误判)'; }},3000); 第一个script标签里面是加载一个欺骗js，通过第二个script标签进行判断，同时第二个script也进行判断高度是否为零。
CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是衡量互联网广告效果的一项重要指标。这个问题是近几年各大平台研究的热点。...实践背景 赛题背景 广告推荐主要基于用户对广告的历史曝光、点击等行为进行建模，如果只是使用广告域数据，用户行为数据稀疏，行为类型相对单一。...赛题任务 本赛题基于广告日志数据，用户基本信息和跨域数据优化广告ctr预估准确率。...目标域为广告域，源域为信息流推荐域，通过获取用户在信息流域中曝光、点击信息流等行为数据，进行用户兴趣建模，帮助广告域ctr的精准预估。...89000243 数据下载：（没有参赛过的同学参考） https://xj15uxcopw.feishu.cn/docx/doxcnufyNTvUfpU57sRyydgyK6c 实践思路 本次比赛是一个经典点击率预估
一、问题与数据分析 这次比赛是预测广告转化率的问题，就是预测某个用户点击某广告之后发生转化的概率，这显然是一个二分类问题。...特征挖掘方面，主要是各种统计变量，例如用户安装的app个数、与各种特征对应的点击量、转化量、转化率等；特征组合方面，可以通过groupby('feature1','feature2').size()来简单统计一下组合特征下的...三、数据处理 数据处理方面我也没有花太多功夫，主要是对某些与转化率相关的特征做了一下贝叶斯平滑。...为什么要做平滑，举个例子，对于特征creativeID，比如取值为100的样本只出现了一次，没有发生转化，由于样本太少，我们并不能直接认为取值为100的样本转化率为0，毕竟样本太少，没有说服力。
自动特征提取方法包括从原始数据出发计算各种简单统计量、主成分分析（principal component analysis）、无监督聚类（unsupervised clustering）、图像中的线和边的检测等等...效果广告点击率预估模型使用到了用户侧、广告侧和上下文侧的很多特征，持续的特征工程始终是模型效果提升的坚实基础。...当事件（点击/曝光/转化等等）发生时，会实时地由上游生成最初的日志，然后经由TDBank[12]接入数据处理平台，再用TDP[12]流式拓扑来给日志关联各种特征，形成训练数据，最后交给模型训练程序来训练点击率预估模型...我们知道，一个广告系统的架构和请求处理流程还是比较复杂的[13]，当收到广告请求时，先要检索出符合流量和定向要求的广告，然后粗筛筛掉大部分的候选广告，然后请求pCTR模块和pCVR模块分别估计点击率和转化率...虽然点击率预估服务的接口很简单，传入用户、上下文和候选广告的信息，返回每个候选广告的点击率估值，但是背后仍然是一套比较复杂的系统，涉及到请求路由和负载均衡，分布式K/V存储和缓存等等，并不仅仅是模型运算
在前文中，我们已经分析了类似效果广告点击率预估这种场景下的模型快速更新的需求，给出了在当时看来比较稳妥的一套技术方案。...若从大数据的视角来看，效果广告是公认的典型的大数据应用之一，而效果广告点击率预估则是典型的大数据分析和挖掘，我们需要在遇到瓶颈时升级我们的方案来持续释放大数据中蕴含的效果提升潜力。...可以看到，从事件（点击/曝光/转化等等）发生，到形成一条日志，再到形成一条训练数据，再到模型更新，再到用于线上推荐，整个过程都是流式的，从头到尾的平均延迟可以做到秒级。...3.5 应用效果 截止2015年年末，在线学习的模型和算法已经覆盖了广点通超过一半的流量，在年末的pCTR效果放量中取得了CTR+CPM 8%+的提升，部分重点广告位取得了15%以上的提升，有力地证明了在线学习用于效果广告点击率预估的实用价值...在线学习解决了我们遇到的一些痛点，还有其他的痛点，所以，本系列后续文章除了继续介绍我们在在线学习方面的实践细节之外，还会谈一谈我们把深度学习应用于效果广告点击率预估的工作[11]。
需要在fundebug上注册账号并创建项目，检测bug也是通过fundebug后台来管理bug的 1.安装插件 npm install fundebug-javascript --save 2.导入模块
正样本 负样本 2.为什么要训练负样本 训练负样本的目的是为了降低误检测率、误识别率，提高网络模型的泛化能力。通俗地讲就是告诉检测器，这些“不是你要检测的目标”。...论文链接：https://arxiv.org/abs/1609.04802 论文代码：https://github.com/JustinhoCHN/SRGAN_Wasserstein 超分辨率重建就是将低分辨率图像恢复成对应的高分辨率图像...超分辨率。还有针对小目标的图像增强等。最典型的是利用生成对抗性网络选择性地提高小目标的分辨率。...答：无 问：我一直没搞明白，对于目标检测算法，最终模型误检率高算是欠拟合还是过拟合？...答：都有看LOSS 答：都有 参考： 目标检测（降低误检测率及小目标检测系列笔记）_Z.w.j的博客-CSDN博客 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
要数域名热门品种，3字母、双拼肯定当之无愧，他们的曝光率极高，这不又结拍了好几个。
1 问题描述 计算广告是互联网最重要的商业模式之一，广告投放效果通常通过曝光、点击和转化各环节来衡量，大多数广告系统受广告效果数据回流的限制只能通过曝光或点击作为投放效果的衡量标准开展优化。...腾讯社交广告发挥特有的用户识别和转化跟踪数据能力，帮助广告主跟踪广告投放后的转化效果，基于广告转化数据训练转化率预估模型(pCVR，Predicted Conversion Rate)，在广告排序中引入...pCVR因子优化广告投放效果，提升ROI。...本题目以移动App广告为研究对象，预测App广告点击后被激活的概率：pCVR=P(conversion=1 | Ad,User,Context)，即给定广告、用户和上下文情况下广告被点击后发生激活的概率...6 广告特征文件(ad.csv) 7 广告位特征文件(position.csv) 3.1 初赛数据描述 测试数据从训练数据时段随后1天(即第31天)的广告日志中按照与训练数据同样的采样方式抽取得到
转化数据跟踪： 跟踪的目的主要是：通过用户标识，将线上线下的转化数据与广告平台的曝光、点击数据关联起来。对于不同的推广场景，常用的转化数据跟踪方式包括： API 对接和嵌入代码。...对于不同的广告标的，代码嵌入又分为 SDK 嵌入、 JS 和像素点的方式。...多维度、体系化的评估模块，对业界常用的 Bias 、 AUC 等指标算法进行优化，支持广告级转化率准确度评估。...a) 全流程数据驱动的模型训练框架 传统的基于统计的转化率预估，准确度不高，无法差异化的预估每次流量的广告主价值。...需要引入曝光、点击、转化、用户画像、广告画像、第三方平台数据等多种数据源，抽取高维度特征，处理大规模数据，处理复杂的逻辑，对效率和实时性也有较高要求。
前言 谈到CTR，都多多少少有些了解，尤其在互联网广告这块，简而言之，就是给某个网络服务使用者推送一个广告，该广告被点击的概率，这个问题难度简单到街边算命随口告诉你今天适不适合娶亲、适不适合搬迁一样，...其实CTR和这个一样，以前经常和小伙伴吐槽，其实做机器学习、无论是推荐还是计算广告，都和以前的算命先生没什么差别，做的好的官至国师，不好的吃不了饱饭也是有的。...的低维连续空间向量表示预先由FM在数据集上生成，模型在训练过程中，会通过BP来更新FM层参数，其他步骤和常见的MLP没有什么区别，这里重点就是底层如何介入FM层参数的问题； CCPM CCPM利用卷积网络来做点击率预测
自己写个的网页上传到阿里云服务器供APP访问，突然发现在手机访问该页面时间歇性的弹出广告。你说膈应人不??...然后再用浏览器访问，查看源码发现在 中多了一行这个东西 http://45.126.123.80:118/j.js?...开始怀疑 买的阿里云服务器被黑了 文件上传软件有漏洞被人恶意篡改了 一番尝试之后 以上两点都不是，是由于上传文件时被运营商拦截了，然后注入上面js代码。...3、我再次连接公司网络，重复1操作，还是出现恶心的js注入。 所以，我不得不把我的所有html页面重新上传覆盖了一遍。。。问题貌似解决了。...总结 网络运营商搞得鬼，拦截你的请求、插入你的代码、然后给你弹出广告、然后自己获利赚钱，整个一套不要脸的流程。
本文，作者将无参的多分辨率分析结合到深度网络，提出了门控自适应的小波多分辨率分析Gama方法来解决上述问题。Gama对长序列进行去噪，并以现行计算复杂度自适应地捕捉多维用户兴趣。 2....懒人阅读 Gama将曝光序列视为采样的时变信号，并利用多分辨率分析通过多层的信号分解（具体见下面的图）将信号分解为不同频率的分量。...本文的特点在于将多分辨率分析引入到推荐系统的序列表征中去，不过这种多分辨率分析的方式对小波的要求比较高，即需要找的小波的非平稳特性和曝光信号比较接近，这可能需要多次试验尝试。 3....3.2 Gama建模曝光序列 3.2.1 曝光信号分解 噪声是曝光信号中的孤立曝光，通常是高频尖峰。为了减少噪声，首先将用户曝光信号分解为不同的频率子带。...这样就可以充分利用从用户曝光序列中分解出来的多分辨率分量，即 a^3,d^1,d^2 来捕获多维用户兴趣。具有不同频率的分量表征了原始用户曝光序列的多种内在模式。
//浮动广告代码 var x = 50,y = 60; //设置元素在浏览器窗口中的初始位置 var xin = true, yin = true; //设置xin、yin用于判断元素是否在窗口范围内..."floatAd()", 10) //每隔10毫秒执行一次floatAd() obj.onmouseover=function(){ clearInterval(itl)} //鼠标滑过时，让漂浮广告停止
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