腾讯KDD-CPU广告点击率预测实战：基于机器学习的搜索会话分析

本次作业是关于机器学习中的点击率预测任务，具体涉及到的是KDD-CPU-CTR项目。在这个项目中，参与者被要求使用机器学习算法预测在搜索广告场景下的点击通过率（pCTR），这是搜索引擎优化的重要组成部分，直接影响到广告排名和定价策略。搜索广告的点击率预测是一项挑战性的任务，因为它涉及到多变量分析和用户行为理解。 任务背景是基于腾讯搜索引擎Soso.com的真实搜索日志数据，这些数据记录了用户的查询、展示的广告（包括深度、位置、标题、描述和展示链接）、用户的点击行为等信息。数据集被组织成训练、验证和测试数据，每个实例至少包含用户ID（UserID）、广告ID（AdID）、查询词（Query）、广告展示的深度和位置、以及用户的印象（Impression）和点击（Click）次数。为了减少数据规模，所有具有相同用户ID、广告ID和查询的实例被归并在一起。 除了基本的实例特征，训练数据还包括部分额外的广告和用户属性，这些属性有助于提升模型的精度。这些额外信息存储在单独的数据文件中，可以通过实例中的ids进行关联查询。参与者需要熟悉如何处理这些数据，可能涉及特征工程、数据清洗和特征选择，以便构建有效的预测模型。 在整个项目中，学习者将应用机器学习方法，如线性回归、决策树、随机森林、梯度提升机或深度学习模型，如神经网络，来构建预测模型，并通过交叉验证和调整超参数来优化模型性能。评估指标可能包括AUC-ROC曲线、精确率、召回率或F1分数，以衡量模型在预测广告点击率上的有效性。 完成这个项目，学生不仅将增强对机器学习基础的理解，还将熟悉实际商业环境中的数据分析和业务问题解决技巧，这对未来在搜索引擎优化、推荐系统或其他相关领域的工作具有重要价值。