CTR预估模型浅谈

最新推荐文章于 2025-04-07 16:38:38 发布
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本文探讨CTR预估模型的构建过程，包括从Hive中获取离线数据进行join、norm、binarize和train四个步骤。重点讨论了LR模型中的交叉特征、正则化和二值化的重要性，并指出在线工程实现模型加载的挑战。

导言：一般是从离线数据中学习得到，离线数据是保存在Hive中的，通过机器学习算法将Hive中的数据进行分析，得到一个pCtr模型；

对于在线工程而言，实现一个通过配置把离线模型加载进去的在线部分，的确没什么工作量，几行代码；但，要实现一个真正强的在线部分，都要几周时间完成；


一、离线部分

粗糙版就是python单机就可以

步骤：join、norm、binarize、train


join：多个数据源的数据通过key进行jion，得到数据

Norm、Binaries是对数据进行变换；LR算法决定，其实现行的模型要对数据进行变换

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