广告平台CTR预估模型演进:从LR到深度学习
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更新于2024-08-05
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CTR预估模型的进化历程是一个广告平台优化收益的关键环节,尤其在CPC广告系统中,准确预测用户点击率(CTR)至关重要。这篇文章主要探讨了CTR预估模型的发展脉络,从最早的逻辑回归(LR)作为基础模型,到后续的更复杂和适应不同场景的模型。
1. **背景**:
广告平台的目标是最大化收益,通过CPC(每次点击成本)定价来实现。CTR(点击率)预测是排序的重要依据,因为它影响了广告的展示和价格决策。CTR预估模型需要平衡用户体验和收入,通过调节因子来控制广告展现策略。
2. **LR与离散特征(广点通精排)**:
逻辑回归作为CTR预估的初始模型,它处理大量离散特征的能力强,适合处理广告的高维度数据。LR通过Logistic函数将线性模型的输出映射到0-1之间,便于理解和解释。正则化,如L1和L2,有助于防止过拟合,L1常导致模型稀疏,而L2则提供模型稳定性。
3. **GBDT和连续特征(Yahoo&Bing)**:
GBDT(梯度提升决策树)在处理少量低纬度连续特征时表现出色,尤其在Yahoo&Bing等场景。相比于LR,GBDT能够捕捉非线性关系,提高预测精度。
4. **Facebook的GBDT+LR**:
Facebook在模型融合上进行了创新,结合了GBDT和LR的优点,利用GBDT处理复杂结构,LR处理离散特征,从而提升整体性能。
5. **FM+DNN(百度凤巢)**:
FM(Factorization Machines)与深度神经网络(DNN)的结合,如百度凤巢使用的模型,DNN提供了强大的表达能力,FM则引入了因子分解来捕捉特征间的交互效应。
6. **MLR(阿里妈妈)**:
MLR(混合线性模型)可能是阿里巴巴妈妈采用的一种模型,它可能在LR的基础上进行了扩展或改进,以适应阿里巴巴特定的业务需求。
7. **FTRL-Proximal(Google)**:
Google的FTRL-Proximal算法是在线学习的一种,适合实时环境,通过频繁更新参数来适应变化的环境。
文章作者对这些模型进行了对比分析,旨在帮助读者了解不同模型在实际应用中的优势和局限,以便根据自身业务特点选择合适的CTR预估模型。随着技术的发展,CTR预估模型将继续演进,集成更多先进的机器学习技术以应对日益复杂的广告市场。
2020-10-18 上传
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