CTR Prediction资料

最新推荐文章于 2024-12-31 11:34:39 发布
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DADNN: Multi-Scene CTR Prediction via Domain-Aware Deep Neural Network
永远飞翔的鸟
07-23 320
DADNN: Multi-Scene CTR Prediction via Domain-Aware Deep Neural Network
【GCN-CTR】端到端的GNN-CTR：Dual Graph enhanced Embedding Neural Network for CTR Prediction (KDD‘21)
chadlee
03-05 1756
DG-ENN: Dual Graph enhanced Embedding Neural Network for CTR Prediction (KDD’21) 性能简直无敌了，线下这个收益上线岂不是xx亿的收益？代价就是虽然是个端到端的模型，但是用到了全数据集的邻接矩阵，这可以在数据集上搞，可以在工业场景用吗？ 就论文本身而言，我个人认为这篇文章的缺点是：我反复读这篇文章，发现根本无法实现其 “分治、field-wise” 的做法。所以我按我的理解介绍。 Motivation：稀疏的特征和稀疏的交互 在
avazu-ctr-prediction:点击率预测
07-04
https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/data 文件说明 train - 训练集。 10 天的点击数据，按时间顺序排列。 非点击和点击根据不同的策略进行子采样。 https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/download/train.gz 测试- 测试集。 1 天的广告用于测试您的模型预测。 https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/download/test.gz sampleSubmission.csv - 格式正确的样本提交文件，对应于 All-0.5 基准。 https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/download/sampleSubmission.gz 数据字段 i
avazu-ctr-prediction:使用随机梯度下降的 Avazu CTR 预测
06-20
Avazu点击率预测 本项目使用以下方法： 特征散列 逻辑回归 随机梯度下降 详细信息： : 环境 Java 7 Hadoop 1.2.1 用法 编辑build.xml 构建项目 编辑运行run.sh 执行run.sh
【kaggle】avazu-ctr-prediction
YJ语
01-31 2363
【kaggle】avazu-ctr-prediction PartA前言1、 工具包 & 数据导入1.1 工具包导入1.2、数据导入1.3、原数据线下验证（0.379626）2 数据探索&特征工程&验证2.1 加入用户定位特征2.2 加入用户的统计特征2.2.1 用户统计特征12.2.2、线下验证（0.37178）2.3 加入类别编码2.3.1 线下认证(0.353937)2.3.2 用户特征2(用户特征2在此带来过大的增益)2.3.3 线下认证(0.35388)2.4 加入数据c
Lesson3：排序与CTR预估问题
u014765410的博客
03-27 255
一、给出CTR背景知识 1、在online advertising领域，其收费方式有以下几种： CTR即click through rate，其计算公式如下： 通过预测每只广告的CTR，我们可以评估向用户推荐那些“广告”最赚钱，在实际场景中，对“广告的评估”不仅仅会使用CTR，可能会结合多个指标综合考虑，比如：可能会用CTR * price来评估广告的推荐 会赚多少钱。这是因为，有些广告，cl...
CTR 预估模型简介--非深度学习篇
u014033218的专栏
04-16 1786
原文 本文主要介绍 CTR 预估中常用的一些模型，主要是非深度学习模型，包括 LR、GBDT+LR、FM/FFM、MLR。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。 LR(Logistic Regerssion) LR + 海量人工特征是业界流传已久的做法，这个方法由于简单、可解释性强，因此在工业界得到广泛应用，但是这种做法依赖于特征工程的有效性，也就是需要对具体的业务场景...
推荐系统顶会CIKM：《Enhancing CTR prediction in Recommendation Domain with Search Query Representation》
最新发布
Shea的博客
12-31 1128
📚 研究背景： 在数字化时代，电商平台如Amazon和Kuaishou等，通过结合搜索(Search)和推荐(Recommendation)服务，满足用户的多元化需求。推荐系统基于用户偏好推荐商品，而搜索服务则允许用户主动寻找特定商品。这两个服务的用户行为数据，为提高推荐系统的点击通过率(CTR)预测准确性提供了宝贵的机会。然而，现有方法往往忽视了用户在搜索和推荐领域间的意图转变，未能充分利用搜索查询中的用户偏好信息。🔍 相关工作：🧠 模型图输入输出转变：上图：模型框架图示意🔧 方法介绍： 本研究提
ctr预估公开数据集 avazu avazu-ctr-prediction
03-24
avazu-ctr-prediction ctr预估公开数据集 avazu avazu-ctr-prediction ctr预估公开数据集 avazu avazu-ctr-prediction ctr预估公开数据集 avazu avazu-ctr-prediction ctr预估公开数据集 avazu avazu-ctr-prediction...
CTR prediction using Neural Network methods 基于深度学习的CTR预估，从FM推演各深
07-28
CTR prediction using Neural Network methods 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） 详情请参见博文《从FM推演各深度学习CTR预估模型（附代码）》 部分代码参考lambdaji同学，对此表示...
浅谈 CTR 预估模型发展史
Paper weekly
04-13 797
©PaperWeekly 原创 ·作者｜Zhang学校｜上海交通大学硕士生研究方向｜深度学习、自然语言处理背景介绍Click Through Rate (CTR) Predictio...
CTR预估
仰望星空的博客
04-11 1071
CTR预估. 1. 数据集 该项目采用数据集为Kaggle Click-Through Rate Prediction数据集, 数据集具体信息可见https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/data. 包括train.csv, test.csv. train.cvs和test.csv放在./avazu_CTR下. train.cvs: 10天的cli...
面试关于CTR预测
wanghai00的博客
03-05 2917
原文网址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/21479297短时间内预测CTR？ 于是，第二个问题随之而来，如何在短时间内给新广告做一个靠谱的CTR预估？能不能直接用短时间内的点击数据除以曝光数据得到CTR的预估呢？答案是不行。通常根据广告和媒体的不同，点击率CTR一般在0.1%到1%之间浮动，那么假如一个广告在1000次曝光中产生了3次点击，估计它的点击率是0.3%显
用机器学习对CTR预估建模（一）
JR_lu的博客
02-02 9858
题目网址：https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction数据集介绍：train - Training set. 10 days of click-through data, ordered chronologically. Non-clicks and clicks are subsampled according to different strat
CTR场景数据分析建模 问题汇总5 - 复盘比赛2
yo跟着新宇走
08-19 397
CTR场景数据分析建模 问题汇总5 - 复盘比赛2创建特征（续）简易fm归一化训练集分割验证集模型选取lightgbmlgb叶子节点+LRlibfm 创建特征（续） 简易fm 对部分相关度较高的特征做相乘相加处理，扩展特征数量，发现更好特征。 data_lxy_fa = data_lxy.copy() float_importfa_feature = [ 'count_Product_id', ...
kaggle（04）---avazu_ctr_predictor（baseline）
wangzi11111111的博客
03-18 3235
比赛的目的： 通过分析网上的系统日志和用户行为信息，来预测某些网页上项目的点击率。 是一个二分类的问题，只需要预测出用户是否点击即可 最好能够输出某个概率，比如：用户点击某个广告的概率。 比赛官网 文件信息： train - Training set. 10 days of click-through data, ordered chronologically. Non-clicks and ...
Kaggle Click-Through Rate Prediction 点击率预测/CTR预估
热门推荐
拾遗
07-05 1万+
前言 点击率(Click through rate)预估用来判断一条广告被用户点击的概率，对每次广告的点击做出预测，把用户最有可能点击的广告找出来，是广告技术最重要的算法之一。 数据集 数据来源于kaggle赛题 Avazu：Click-Through Rate Prediction 提供了11天的Avazu数据来构建和测试预测模型： 任务输入：数据集文件：train.csv 和 test.cs...
广告点击率预测(kaggle)
我们的征途是星辰大海
11-29 6959
这个项目的主要的目的是通过给定的广告信息和用户信息来预测一个广告被点击与否。 如果广告有很大概率被点击就展示广告，如果概率低，就不展示。 因为如果广告没有被点击，对双方（广告主、平台）来讲都没有好处。所以预测这个概率非常重要，也是此项目的目标。
《DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction》的摘要
03-07
DeepFM 是一种基于因式分解机的神经网络，用于点击率预测。它将因式分解机和神经网络结合起来，以利用它们各自的优点。DeepFM 可以在大规模数据集上进行训练，并且在点击率预测任务上具有很高的准确性。
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