《数学之美》第28章 逻辑回归和搜索广告

本文概述了搜索广告从竞价排名到全局优化的发展历程,并介绍了用于预测点击率的逻辑回归模型及其在信息处理和生物统计领域的应用。

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1 搜索广告的发展

    搜索广告基本上走过了三个阶段。

        第一阶段是以早期Overture和百度的广告系统为代表,按广告主出价高低来排名的竞价排名广告。

        第二阶段雅虎和百度推出的“Panama系统”和“凤巢系统”。

        第三阶段是进一步的全局优化。

    预测点击率,最好的办法就是根据以往经验值来预测。实际情况远没有那么简单。

        首先,这种办法对于新的广告显然不合适,因为它们没有被点击的历史记录。

        第二,即使对于旧的广告,绝大部分时候,一个查询对应的特定广告不过两三次的点击。

        第三,广告的点击量显然与展示位置有关,放在第一条的广告的点击率理所当然比第二条的点击率要高很多。

2 逻辑回归模型

    逻辑回归模型是一种将影响概率的不同因素结合在一起的指数模型。和很多指数模型一样,它们的训练方法相似,都可以采用通用迭代算法GIS和改进的迭代算法IIS来实现。除了在信息处理中的应用,逻辑回归还广泛应用于生物统计。


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