luchi007的专栏

模型纠偏背景广告系统和推荐系统有个显著的不同，广告模型要求预估值绝对的准确，而推荐模型大部分只要求序一致就行，主要是因为广告的模型设计到计费逻辑，所以需要保证预估绝对值的准确性，模型层面上，可以尽量保证特征、数据样本要做到准确，尽管如此，仍然模型可能存在预估的偏差，那么在模型层面之外，就需要一个更加强有力的纠偏策略，这也是本文介绍的点reference本文主要参考[1]Predicting Good Probabilities With Supervised Learning[2]ACTIVE S

前言前一篇写了关系rtb bidding stragegy的相关内容，这一篇主要介绍的是RTB竞价中的流控策略：budget pacing，主要内容是让广告主预算平稳花完，防止出现预算突然花完这种情况。[注：本笔记主要围绕着Display Advertising with Real-Time Bidding (RTB) and Behavioural Targeting 这篇文章学习]budg...

背景近一年的工作基本是围绕着广告ctr/cvr模型优化展开的，但是对竞价广告整体框架还是缺乏了解，最近准备学习一下RTB相关的内容，笔记主要围绕着Display Advertising with Real-Time Bidding (RTB) and Behavioural Targeting 这篇文章学习Bid Landscape Forecasting在RTB中，作为广告主(或者DSP方...