CTR预估算法探索：从Logistic Regression到Field-aware FM

"常见计算广告点击率预估算法总结" 计算广告点击率预估是互联网广告领域的重要任务，其目标是预测用户看到特定广告后是否会点击。本文主要介绍了几种常见的预估算法，包括JCTR架构、Logistic Regression、POLY2、Factorization Machine (FM)以及Field-aware FM。 首先，JCTR架构是点击率预估系统的一种基础框架，它分为离线和在线两个部分。离线部分主要负责模型的训练，包括数据收集、预处理、构造数据集、特征工程、模型选择和超参数优化。数据收集涉及从应用中获取用户行为数据，预处理用于清洗和去重，特征工程则涉及特征的选择和转换。模型选择通常从简单的模型开始，如逻辑回归，然后逐步优化。在线部分则关注模型在实际环境中的表现，通过缓存和逻辑规则过滤异常数据，并适时进行模型更新，确保模型的性能。 Logistic Regression是最基础的点击率预估模型之一，它基于概率模型，通过学习特征权重来预测点击概率。尽管简单，但在特征工程得当的情况下，依然能够取得不错的效果。 POLY2是一种基于多项式特征交互的模型，它可以捕获特征之间的二次交互效应，增加模型的表达能力。通过构建特征的二次项，POLY2可以更好地反映用户与广告之间的复杂关系。 Factorization Machine (FM)进一步扩展了特征交互的概念，特别是对于高维稀疏数据，它能够有效地表示和学习特征之间的潜在关系。FM通过将特征向量的内积分解为低秩部分和一阶项，提高了模型的泛化能力。 Field-aware FM（FFM）是FM的变种，特别关注不同特征字段间的交互。在广告场景中，不同字段（如用户特征、广告特征等）的交互可能具有特殊含义，FFM能够捕捉这种字段级别的信息，从而提高预测精度。 在实际应用中，这些模型通常会结合业务场景进行调整和优化，例如通过A/B测试验证模型效果，不断迭代改进。在线学习策略如Online-Learning可以在模型上线后实时更新模型参数，以应对数据分布的变化，保持模型的时效性。 计算广告点击率预估是一个涉及数据处理、特征工程、模型选择和在线优化的复杂过程。从简单的逻辑回归到更复杂的FM和FFM，每种算法都有其适用场景和优势，理解并灵活运用这些方法是提升广告系统性能的关键。