OPPO CTR预估系统实战与演进历程

OPPO CTR预估系统实践是一篇详细介绍OPPO公司内部关于点击率(CTR)预测模型的实践经验报告。作者黄树东来自OPPO OS产品中心，该报告于2018年4月21日发布。系统的核心内容围绕以下几个方面展开： 1. **系统概况**：首先介绍了系统的整体框架和目标，强调了ThinkBig, StartSmall, MoveFast的发展策略，展示了从CTR1.0到CTR5.0的演进过程，以及预估效果的持续提升。 2. **算法模型**：文章详细讨论了不同阶段使用的模型，如早期的单机liblinear和Sparkmllib中的SGD和LBFGS，这些模型有其优缺点，如简单易用但无法处理海量数据，或支持大数据但效果不佳。随着技术发展，OPPO自主研发了BatchGD和在线学习模型onlineLR，后者在处理快速变化场景时展现出优势，但稳定性与调参挑战较大。 3. **特征工程**：重点提到了特征处理的方法，包括处理偏置、稀疏问题，以及Embedding特征、相关性特征和实时特征的使用。特征实时上报和Tensorflow的集成也是关键环节。 4. **演进与挑战**：从CTR1.0到CTR4.0的模型升级过程中，逐渐实现了从Spark到MPI的性能提升，提升了训练速度。然而，从BatchModel转向OnlineModel带来了新的挑战，如内存管理、快速响应变化和稳定性的改进。 5. **规模与技术选择**：报告指出，系统处理的训练样本达到10亿级别，特征slot数众多，有效特征超过3000万。这要求系统能够有效利用Spark和MPI等分布式计算平台，同时兼顾在线学习的实时性和效率。 总结来说，OPPO的CTR预估系统实践着重于模型选择、特征工程的优化、以及如何通过不断的技术迭代来提升预测精度和处理大规模数据的能力，同时平衡实时性和稳定性的需求。这份报告对于理解企业在实际业务场景中如何运用机器学习进行CTR预测，以及如何处理大规模数据和复杂模型优化具有很高的参考价值。