运用Logistic回归模型进行广告点击率预测

本文介绍了如何使用Logistic回归模型进行广告点击率预测,强调了在CPC广告排序中的重要性,涉及特征包括Demand方、User方和其他信息。通过历史数据求解参数,利用RankSorce进行广告排序。

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小生是一名在校学生,研究方向是IR,平日对ML、DM非常感兴趣,以下内容均是学习总结,才疏学浅,难免有错误之处,希望大家带着“批判”视角来看本文... 如能提出宝贵意见or建议,不胜感激~

正题:

        广告点击率估计对广告排序具有较大影响。 点击率估计是指在给定网页和用户的情况下,估计所投放的广告被点击次数占展示总次数的比例。

        广告点击率预测在CPC广告排序中是不可缺少的环节,根据一个user或者一个query,算出该将什么样的广告投放给user,以使得supply方利益最大化. 但是不能一味的从supply方的利益考虑,还要充分考虑demand方、user方的利益,为了更好的权衡这三方的关系,所以决定投放给特定user 的广告所用到的特征必须包括这三方的特征,主要特征:

1). Demand方:商品/广告信息,如文字描述、类目、价格、成交量等;卖家信息,信誉度、收藏数据量等(针对电商)

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