深度学习与CTR预估：模型与实战分析

"该资源是一份关于深度学习在点击率（CTR）预估中的应用的PPT，由张俊林，新浪微博AILab的资深算法专家主讲。内容涵盖了深度学习的基础，传统CTR预估方法，深度学习模型以及互联网公司在实际中的应用案例。" 深度学习在CTR预估的应用中扮演了重要角色，它能够有效地处理大规模离散特征和高维度稀疏特征，这是CTR预估任务的一大特点。传统的CTR预估方法，如线性模型，因其简洁、可解释性、扩展性以及高效率而被广泛使用。然而，线性模型的局限在于难以捕捉特征之间的非线性关系，因此，通过手动特征工程进行特征组合成为提升模型性能的关键。 为了克服这个问题，出现了特征组合的改进版本，例如，将两两特征组合直接引入模型。尽管这在一定程度上提高了模型的表现，但组合特征的泛化能力仍然较弱。接着，因子分解机（FM）模型被提出，其通过Dense化两两特征组合，增强了模型的泛化能力，展现出优于传统线性模型和两两特征组合模型的效果。 此外，梯度提升决策树（GBDT）模型也被广泛应用于CTR预估。GBDT是一种迭代的决策树算法，通过构建多棵树并将所有树的决策值累加来预测结果。GBDT可以自动发现有效的特征组合，并将这些组合引入到逻辑回归（LR）模型中，形成LR+GBDT模型，这一组合在互联网公司的线上系统中得到了广泛应用。之后，2014年提出的GBFM模型，结合了GBDT和因子分解机（FM）的优点，通过贪心策略选择最有效的特征组合，进一步提升了模型性能。 进入深度学习阶段，基础模型如神经网络被用来处理CTR预估问题。深度学习CTR预估模型，如多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），它们能够自动学习特征表示和复杂的非线性关系，极大地提高了预测准确性。尤其是对于处理大量高维稀疏特征，深度学习模型展现出了强大的学习能力和表达能力。 在互联网公司的实际案例中，深度学习模型被广泛应用于计算广告、推荐系统和信息流排序等领域，极大地优化了用户体验和商业效益。随着技术的发展，更多的深度学习架构，如注意力机制、Transformer等，也被引入到CTR预估中，持续推动着这个领域的创新和进步。