基于LogisticRegression的CTR实践

目录

一. 背景介绍

二. 赛事要求        

三. 赛事数据

四. 实践思路

五. 实践代码

六. 结论

七. 备注

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一. 背景介绍

        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。而引入同一媒体的跨域数据，可以获得同一广告用户在其他域的行为数据，深度挖掘用户兴趣，丰富用户行为特征。引入其他媒体的广告用户行为数据，也能丰富用户和广告特征。

        本赛题希望选手基于广告日志数据，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。

二. 赛事要求        

        本赛题提供7天数据用于训练，1天数据用于测试，数据包括目标域（广告域）用户行为日志，用户基本信息，广告素材信息，源域（信息流域）用户行为数据，源域（信息流域）物品基本信息等。希望选手基于给出的数据，识别并生成源域能反映用户兴趣，并能应用于目标域的用户行为特征表示，基于用户行为序列信息，进行源域和目标域的联合建模，预测用户在广告域的点击率。所提供的数据经过脱敏处理，保证数据安全。

三. 赛事数据

（1） 数据来源