是什么影响了点击率？——广告图像在CTR预估中的应用

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最近有点懒，好久没有更新啦，突然想起来被我遗忘了的公众号。。

这次简单的介绍一下最近在关注的一个方面，ctr预估中图像的应用。ctr是什么呢？就是click through rate，也就是推荐系统以及计算广告里最最重要的指标之一，点击率。一般在做ctr模型时，用到的特征都是一些比较离散或者有实际意义的特征，比如用户的地域、年龄、性别、广告的所属行业等，这些特征输入到ctr模型中进行训练预估用户点击某个广告的概率。

那么很显然，对于人来说，广告的图像占据吸引力的比重是很大的，有的图让特定的用户感兴趣，那么有这种图的广告推荐给这种用户，对点击率的提升显然是有好处的，于是将图像特征加入ctr模型中看起来也是一个make sense的事情了。

这次我超级简单的介绍一下最近看的几篇文章。

1.Image Feature Learning for Cold Start Problem inDisplay Advertising  IJCAI2015  腾讯

2. DeepCTR Prediction in Display Advertising ACM MM2016 阿里

3. imageMatters: Jointly Train Advertising CTR Model with Image Representation of Adand User Behavior

4.Image Matters:Visually modeling user behaviors using Advanced Model Server 阿里 arXiv2017

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1.Image Feature Learning for Cold Start Problem inDisplay Advertising  IJCAI2015  腾讯

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