點選率經驗

阿新 • • 發佈：2018-11-24

FFM參考文件：

https://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html

資料不均衡即是正負樣本的比例相差很大，對於資料不均衡有一些解決方法和經驗：

1.決策樹在樣本不均衡的問題上會表現的好

2.在劃分樣本的時候，給較少的樣本大的權重

lgb_eval = lgb.Dataset(
            x_test, label=y_test, reference=lgb_train,
            weight=[1 if y == 1 else 0.02 for y in y_test])

另外這類問題的重點我認為是找特徵，挖掘user特徵、item特徵等

點選率經驗

FFM參考文件： https://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html 資料不均衡即是正負樣本的比例相差很大，對於資料不均衡有一些解決方法和經驗： 1.決策樹在樣本不均衡的問題上會表

讓你的部落格點選率迅速提高（轉）

一、推薦部落格到各大搜索引擎。 1、把自己的部落格推薦到百度、Google等主要搜尋引擎。如果不把你的部落格提交到各大搜索引擎中，它們一般是不會收錄你的部落格的，你可以先嚐試一下看看能不能在百度搜到你的部落格吧。　　如果搜不到的話說明

點選率預估界的“神運算元”是如何煉成的？

阿里妹導讀：響應時間直接決定線上響應系統的效果和使用者體驗。比如線上展示廣告系統中，針對一個使用者，需要在幾ms內，對上百個候選廣告的點選率進行預估。因此，如何在嚴苛的響應時間內，提高模型的線上預測效果，是工業介面臨的一個巨大問題。今天我們一起來看看，阿里工程師怎麼做。作者

點選率預估

kaggle-2014-criteo-3 Idiots 資料集有13維數值型特徵和26維hash編碼的類別型特徵。評價指標是logloss，取得了0.444的成績。主要使用了GBDT和FFM。步驟：為GBDT準備特徵。包括13維數值型特徵，以及對26維類別型特徵做特徵

幾篇總點選率過10萬的帖子，以及最近的幾點思考

分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！

【阿里2017】利用分片線性模型實現大規模資料點選率預估

==定期更新,獲取更多,歡迎star。另外歡迎關注計算廣告實驗,我會總結一些實現。== 一、論文基本描述。 CTR預估由於是針對大規模非線性資料的機器學習存在很多的困難。本論文提出了一個新型的模型（LS-PLM）。利用$L_1$和$L_{2,1}$正則來解決學習問題，將會導致非凸和非光滑的優化問題。因

程式化廣告交易中的點選率預估

指標廣告點選率預估是程式化廣告交易框架的非常重要的元件，點選率預估主要有兩個層次的指標： 1. 排序指標。排序指標是最基本的指標，它決定了我們有沒有能力把最合適的廣告找出來去呈現給最合適的使用者。這個是變現的基礎，從技術上，我們用AUC來度量。

百度推廣技巧：如何提高網站點選率？

對於任何的百度推廣技巧，理論上都有一個共同的目標，那就是吸引使用者點選你的推廣內容，當然，我們可以通過各種渠道，吸引使用者的點選，比如：社交媒體營銷、SEM付費推廣、新聞軟文傳播等。但對於SEO人員而言，通常採用的策略仍然是利用搜索引擎自然排名。那麼，如何利用SE

廣告點選率常用模型的優點和缺點

LR 優點： 1. 是一個很好的baseline，效果不錯，當然因為效果不錯，所以後續的版本想超過它，真的還是很難的。 2. 實現簡單，有開源的工具可以直接用來訓練，線上的程式碼也寫起來也比較容易缺點： 1. 因為是線性模型，所以有選擇交叉特徵的工作，這部

點選率預測綜述

　　對於計算廣告系統，一個可以攜帶廣告請求的使用者流量到達後臺時，系統需要在較短時間（一般要求不超過 100ms）內返回一個或多個排序好的廣告列表；在廣告系統中，一般最後一步的排序 score=bid*pctralpha；其中 alpha 引數控制排序傾向，如果 alpha<1，則傾向於 pctr，否則

【電商運營導師】教你“不擇手段”地提高店鋪點選率

現在我寫文章，都是結合自己最近的案例或者感觸來寫的，今天我想跟大家深度討論下解決點選率的問題，點選率前面也說過很多次了，今天我將結合我更多案例後的經驗來做個更加深度的解析，希望可以幫到大家！ 1.權重=率指標+量指標（的優秀資料）首先，我先給大家提出一個觀點：

點選率預估中的FM演算法&FFM演算法

轉載請註明出處：https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/81038913Github：https://github.com/thinkgamer特徵決定了所有演算法效果的上限，而不同的演算法只是離這個上限的距離不同而已C

點選率預測演算法：FTRL

1、邏輯迴歸 FTRL本質上是邏輯迴歸的一個變種，因此先簡單介紹一下邏輯迴歸的內容。 1.1 sigmoid函式由於二分類結果是1或者0，這與數學的階躍函式很類似，但是階躍函式在x=0的位置會發生突變，這個突變在數學上很難處理。所以一般

GBDT原理及利用GBDT構造新的特徵GBDT-FFM 點選率預估方案的Python實現

本帖轉發源自：https://blog.csdn.net/shine19930820/article/details/71713680看了許多GBDT構建特徵的資料整理而成，具體資料見Reference。1. 背景1.1 Gradient BoostingGradient B

AdSense 收入 = 廣告展示次數 x 點選率 x 點選單價 x 智慧定價因素(轉載)

CTR點選率預估乾貨分享

1.指標廣告點選率預估是程式化廣告交易框架的非常重要的元件，點選率預估主要有兩個層次的指標： 1.排序指標。排序指標是最基本的指標，它決定了我們有沒有能力把最合適的廣告找出來去呈現給最合適的使用者。這個是變現的基礎，從技術上，我們用AUC來度量。 2.數值指標。數

【轉載】網際網路廣告綜述之點選率特徵工程

原文地址：http://blog.csdn.net/mytestmy/article/details/19088827 一．網際網路廣告特徵工程博文《網際網路廣告綜述之點選率系統》論述了網際網路廣告的點選率系統，可以看到，其中的logistic regression

點選率預估演算法：FM與FFM

點選率預估演算法：FFM @(計算廣告)[計算廣告] 1、FM 1.1 背景 1.1.1 線性模型常見的線性模型，比如線性迴歸、邏輯迴歸等，它只考慮了每個特徵對結果的單獨影響，而沒有考慮特徵間的組合對結果的影響。對於一個有n

關於點選率模型，你知道這三點就夠了

說到廣告，或者運營，關注的最多的就是點選率了。我們經常能聽說某某科學家通過建立更好的點選率預測模型，為公司帶來上億的增量收入。點選率這麼簡單直接的統計量，為什麼要用複雜的數學模型來刻畫呢？說到計算廣告，或者個性化推薦，甚至一般的網際網路產品，無論是運營、產品還是技術，

廣告點選率預測 [離線部分]

Note：1. 上圖只是舉個例子，實現的時候，最好不要把User Info中的User ID在合併的時候去掉，否則在你的欄位配置檔案會有困難。2. 用Hadoop實現的時候，一定要考慮key skew的問題，否則會出現out of memory的問題。3. 要考慮Join的時候有多個Key

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