深度学习在CTR预估任务中的应用

最新推荐文章于 2024-02-02 21:00:03 发布
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#深度学习 #CTR预估 #信息流 #推荐系统

本文探讨了深度学习如何在点击率(CTR)预估任务中发挥作用，总结了深度CTR模型的两类主要结构：并行结构和串行结构，并列举了如Wide & Deep、DeepFM、DeepCross、AFM和FNN等模型。同时，文章追溯了CTR模型的发展历程，从LR到FM，再到深度模型的演变及其背后的原因。

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                                                                                         张俊林

                                      （本文是2017年底Archsummit全球架构师峰会演讲内容）

深度学习如何应用在CTR领域并产生好的业务效果？本PPT对目前的深度学习CTR模型进行了归类梳理，并提炼出了并行结构和串行结构两种深度CTR模型结构，目前常见的模型，比如Wide & Deep

最低0.47元/天 解锁文章
深度学习在CTR中的应用
jediael_lu的专栏
09-01 7456
一、资料 目前的很多资料均是基于张伟楠的FNN模型，但还没有很大规模的应用。 另一种是google提出的wide & deep learning模型，主要用于推荐，美团的文章中也有介绍。 Deep Learning over Multi-Field Categorical Data: A Case Study on User Response Prediction
深度学习CTR模型最全演化图谱 [王喆观点]
沈春旭的博客
05-02 7242
毕业于清华大学计算机系的王喆学长回顾了近3年来的所有主流深度学习CTR （click through rate） 模型，并梳理推荐系统、计算广告领域在深度学习方面的前沿进展。内容来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/63186101 随着微软的Deep Crossing，Google的Wide&Deep，以及FNN，PNN等一大批优秀的深度学习CTR预估模型在2...
深度学习在CTR预估中的应用
04-28
深度学习在CTR预估的应用的PPT，目录如下： 1、当深度学习遇到CTR预估 2、传统主流CTR预估方法 3、深度学习基础模型 4、深度学习CTR预估模型 5、互联网公司深度学习CTR案例
毕设&课设：基于深度学习的CTR预估，从FM推演各深度学习CTR预估模型（附代码）.zip
07-04
在实践应用中，深度学习CTR预估模型往往需要处理海量的数据，并进行大量的特征工程。数据预处理、特征选择、模型训练和参数调优等工作是整个CTR预估系统的关键组成部分。为了提高模型的泛化能力和预测性能，通常会...
基于深度学习的CTR预估，从FM推演各深度学习CTR预估模型（附代码）.zip
09-21
深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础...
从 FM 推演深度学习 CTR 预估模型及代码解析
08-10
随着深度学习的发展，研究者们开始尝试将深度学习的思想应用到CTR预估中，从而发展出了一系列的深度学习CTR预估模型。这些模型通常可以分为三大类：基于特征表示学习的方法、基于序列模型的方法和基于图模型的方法。...
基于深度学习的广告推荐CTR预估模型.zip
最新发布
09-08
ResNet，即残差网络，虽然最初是为图像识别设计的，但其在CTR预估任务中也有广泛的应用。ResNet通过其独特的残差连接设计，允许网络通过多层进行学习，解决了深度网络中的梯度消失问题。在CTR预估中，ResNet可以有效...
CTR 预估模型简介--深度学习篇
u014033218的专栏
04-16 1443
本文主要介绍 CTR 预估中一些深度学习模型，包括 FNN、Wide&Deep、PNN、DIN、 Deep&Cross等。每个模型会简单介绍其原理、论文出处以及其一些开源实现。 FNN(Factorization-machine supported Neural Network) 模型结构 FNN 是伦敦大学于 2016 在一篇论文中发表的，模型的结构如下 FNN ...
资深算法专家解读CTR预估业务中的深度学习模型
weixin_33859665的博客
07-12 225
内容来源：2018 年 01 月 05 日，资深算法专家张俊林在“2018 移动技术创新大会”进行《深度学习在CTR预估业务中的应用》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。阅读字数：3430 | 9分钟阅读嘉宾演讲视频及PPT：t.cn/RdOtf8U摘要本次演讲主要分享深度学习在CTR预估业务中的应用，分别介绍了FM模型以及如何解...
深度网络CTR建模
null的专栏
12-30 907
深度学习模型在CTR问题上的探索还在继续，在CTR建模上也有更多更复杂的模型出现，在模型迭代的过程中，挖掘出更多有用的特征也是一条不断探索的道路。
CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM
Kaiyuan_sjtu的博客
04-26 740
作者|风雨中的小七CTR学习笔记系列的第一篇，总结在深度模型称王之前经典LR，FM, FFM模型，这些经典模型后续也作为组件用于各个深度模型。模型分别用自定义Keras Layer和e...
CTR学习笔记&amp；代码实现1-深度学习的前奏LR-&gt；FFM
qq_35382207的博客
01-26 269
CTR学习笔记系列的第一篇，总结在深度模型称王之前经典LR，FM, FFM模型，这些经典模型后续也作为组件用于各个深度模型。模型分别用自定义Keras Layer和estimator来实现，哈哈一个是旧爱一个是新欢。特征工程依赖feature_column实现，这里做的比较简单在后面的深度模型再好好搞。 问题定义 CTR本质是一个二分类问题，$X \in R^N $是用户和广告相关特征, \(Y \in (0,1)\)是每个广告是否被点击，基础模型就是一个简单的Logistics Regressi...
01.深度学习笔记---实践与应用60讲（各领域的应用,CTR,深度学习几大经典模型）
weixin_43444329的博客
11-18 2355
1.1 深度学习在各个领域的应用 目前较为热门的GAN（生成式对抗网络） 1.2 CTR任务 一、当深度学习遇到CTR预估 CTR任务：给定一个商品，给定一个环境，用户购买此商品的概率。应用范围较广。例如有如下场景。 比如：输入一部电影，预测会打几分（右边的1，2，3，4，5代表预测分值） 蓝色框：用户 橙色框：电影 黄色框：用户过去看过那些电影，大国那些分数 绿色框：时间 酒红框：相关特征 CTR任务特点： 大量离散特征 大量高维度稀疏特征 特征工程：特征组合对于.
推荐系统遇上深度学习(一二零)-[微博]使用上下文信息来优化特征嵌入的CTR预估框架...
abcdefg90876的博客
08-01 785
今天给大家分享一篇来自微博的点击率预估论文，借鉴NLP领域的ELMO和Bert的思想，提出了一种使用上下文信息来优化特征嵌入的CTR预估框架，一起来看一下。1、背景特征交互的学习对于CTR...
广告行业中那些趣事系列53：多模态学习在CTR预估模型中的应用实践
abc50319的专栏
05-04 3691
导读：本文是“数据拾光者”专栏的第五十三篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本篇分享了多模态学习在CTR预估模型中的应用实践及效果展示，对于想要将多模态学习应用到CTR预估模型中的小伙伴可能有所帮助。欢迎转载，转载请注明出处以及链接，更多关于自然语言处理、推荐系统优质内容请关注如下频道。知乎专栏：数据拾光者公众号：数据拾光者摘要：本篇分享了多模态...
6、基于机器学习的预测
AI算法蒋同学的博客
02-02 1593
在第二课和第三课中，我们将预测视为一个简单的回归问题，所有的特征都是从一个输入，即时间索引，衍生出来的。我们可以通过生成我们想要的趋势和季节性特征，轻松地对未来的任何时间进行预测。但是，当我们在第四课中添加了滞后特征时，问题的性质就发生了变化。滞后特征要求在进行预测时，滞后的目标值是已知的。滞后 1 的特征将时间序列向前移动 1 步，这意味着你可以预测未来的 1 步，但不能预测 2 步。在第四课中，我们只是假设我们可以一直生成滞后特征，直到我们想要预测的期间（换句话说，每个预测都是向前一步）。
深度学习与CTR预估：模型与实战分析
深度学习在CTR预估的应用中扮演了重要角色，它能够有效地处理大规模离散特征和高维度稀疏特征，这是CTR预估任务的一大特点。传统的CTR预估方法，如线性模型，因其简洁、可解释性、扩展性以及高效率而被广泛使用。...
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