广告平台CTR预估模型演进：从LR到深度学习

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。