机器学习淘宝展示广告点击率预估

时间: 2025-01-05 15:23:26 浏览: 26

使用机器学习实现淘宝展示广告CTR预估

方法概述

为了提高广告投放的效果,淘宝展示广告系统依赖于精确的点击率(CTR)预估来优化用户体验并最大化收益。CTR预估模型能够预测用户是否会点击特定广告,从而帮助平台更有效地分配资源。

常见方法和技术栈

在构建CTR预估模型时,通常会采用多种特征工程技术和先进的机器学习算法:

  • 特征提取与转换 特征的选择对于CTR预估至关重要。可以从多个维度收集数据作为输入变量,比如用户的历史行为、上下文环境以及商品属性等。这些原始信息经过编码和变换后成为适合喂给模型的形式[^2]。

  • 模型选择 广告系统的典型应用之一就是利用广义线性模型(GLM),如逻辑回归(Logistic Regression, LR)[^1];除此之外还有基于树结构的方法和支持向量机(SVM)等传统ML技术。然而,在面对海量且复杂的互联网场景下,深度学习DL提供了更好的表达能力和更高的准确性。特别是Wide&Deep架构被证明非常适合解决这类问题因为它既能捕捉低阶组合又能挖掘高阶交互模式[^3]。

  • 评估指标 CTR预估任务属于二分类问题,因此常用的评价标准有AUC(Area Under Curve), LogLoss (Logarithmic Loss) 和 Precision@k 等。

实现案例——Wide & Deep 模型

下面给出一段Python代码片段用于说明如何搭建一个简单的Wide & Deep框架来进行CTR预估:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import DenseFeatures, Dense, InputLayer
from tensorflow.keras.models import Model


def build_wide_deep_model(wide_columns, deep_columns):

    # 定义wide分支
    wide_input = DenseFeatures(feature_columns=wide_columns)(inputs)
    
    # 构建deep分支
    inputs = {}
    for col in all_features:
        inputs[col.name] = tf.keras.Input(shape=(1,), name=col.name)

    dnn_inputs = DenseFeatures(deep_columns)(inputs)
    hidden_layer_1 = tf.keras.layers.Dense(units=100, activation='relu')(dnn_inputs)
    hidden_layer_2 = tf.keras.layers.Dense(units=75, activation='relu')(hidden_layer_1)
    hidden_layer_3 = tf.keras.layers.Dense(units=50, activation='relu')(hidden_layer_2)

    # 合并两路输出
    concat_layers = tf.keras.layers.concatenate([wide_input, hidden_layer_3])
    output_layer = tf.keras.layers.Dense(
        units=1,
        activation="sigmoid",
        kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(l=0.01))(concat_layers)

    model = Model(inputs=[v for v in inputs.values()], outputs=output_layer)
    optimizer = tf.optimizers.Adam()
    loss_fn = tf.losses.BinaryCrossentropy()

    metrics = [
      tf.metrics.AUC(name="auc"),
      tf.metrics.Precision(name="precision"),
      tf.metrics.Recall(name="recall")
    ]

    model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics)
    return model

此段代码展示了如何创建一个包含宽表(Wide)组件和深层神经网络(Deep)组件相结合的学习器,并指定了相应的损失函数、优化策略及性能度量方式。

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