Evolution of CTR prediction models

推荐-特征交叉模型系列 WDL-->DeepFM-->DCN-->DCN-V2-->CAN-->RankMixer-->OneTrans 阅读详情

本文是我在2018年暑假在阿里实习期间做的一次关于点击率预估模型发展的分享,题目为《Evolution of CTR prediction models》。介绍了各模型之间的特点,联系和效果性能的对比,非常适合从业人员和在校学生们阅读学习。

这次分享的内容包括点击率预估问题的特点(信息不完备问题,数据分布变化),分别介绍了面临的问题和可能的解决方法。后面重点介绍了在模型方面的一些内容,从传统的逻辑回归模型到引入非线性的混合逻辑回归,因子分解机以及决策树和NN等。

今天就先分享下slide,后面抽空我会再对这些内容做一个详细的说明,谢谢大家~

(完)


工业级机器学习生命周期:从踩坑地图到可复现落地 机器学习生命周期是AI工程化的核心框架,其本质是数据、模型、部署与监控的闭环演进过程。在真实工业场景中,该流程远非教科书式的线性五步法,而需应对数据动态性、评估分布偏移、服务资源约束及模型漂移等系统性挑战。关键技术价值在于保障可复现性——通过元数据驱动的数据供应链、容器化模型研发沙盒、影子评估与分群A/B测试,实现结果可追溯、决策可验证、上线可兜底。典型应用场景涵盖智能排产、设备故障预警、金融反欺诈与农业病虫害识别等高可靠性要求领域。本文聚焦工业级落地中的‘踩坑地图’式实战经验,深度解析数据治理、特征乐高化 阅读详情

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