今天我们来剖析一篇经典的论文:Practial Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook。从这篇paper的名称当中我们可以看得出来,这篇paper的作者是Facebook的广告团队。这是一篇将GBDT与LR模型结合应用在广告点击率预测的方法,虽然距今已经有好几年了,但是文中的方法仍然没有完全过时,至今依然有一些小公司还在使...
除了模型和特征的创新之外,这篇paper还探讨了数据时效性的作用。 为了验证数据新鲜程度和模型表现之间的关系,paper选择了一条的数据用来训练了trees-only和GBDT+LR这两个模型,然后用这两个模型分别去预测之后1天到6天的数据,将整体的情况绘制成图表: 在这张图当中,横轴是预测数据距离训练数据的天数,纵轴是模型的NE。
今天我们来剖析一篇经典的论文:Practial Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook。从这篇paper的名称当中我们可以看得出来,这篇paper的作者是Facebook 的广告团队。这是一篇将 GBDT 与 LR 模型结合应用在广告点击率预测的方法,虽然距今已经有好几年了,但是文中的方法仍然没有完全过时,至今依然有一些小公...
CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression),LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间,映射后的函数值就是CTR的预估值。LR这种线性模型很容易并行化,处理上亿条训练样本不是问题,但线性模型学习能力有限,需要大量特征工程预先分析出有效的特征、特征组合,从而去间接增强LR...
这篇文章最大的改进点在于利用GBDT方法为每个样本构造了一系列特征,之后利用LR方法对特征加权求和,进而预估CTR。其模型结构如下图所示: 由于数据对应的类标为 y∈{+1,−1} ,分别代表该广告被点击和不被点击,因此GBDT在这篇论文中采用的是二分类问题的GBDT方法,在训练好GBDT模型之后,我们需要将每个样本 x 走一...
Facebook在2014年的这篇论文中提出了GBDT+LR的CTR预测模型, 利用GBDT自动进行特征筛选和组合,进而生成新的离散特征向量,再把该特征向量当作LR模型输入,预估CTR的模型结构。 原论文:http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=A54CCA7D4A8F05B6636C9D64316BCF96?doi=10.1.1.718.9050&rep=rep1...
LR分类:使用这些新的特征向量训练LR模型,进行最终的分类预测。 实际应用案例 以Facebook的广告点击率预测为例,Facebook在其2014年的论文《Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook》中详细介绍了GBDT+LR的应用。Facebook的广告系统面临着海量的数据和复杂的用户行为,传统的LR模型难以有效捕捉这些特...
Abstract 这篇论文介绍GBDT+LR模型表现比单个模型好3%,另外本文探讨了一系列影响最终预测表现的因素。毫无疑问其中最重要的是拥有正确的特征(捕捉用户和广告历史信息)+Model(GBDT+LR)的贡献程度最大 数据实时性,学习速率,数据采样等其他因素影响较小。 INTRODUCTION介绍了先前的一些相关paper。包括Google,Yahoo,MS的关于...
业界中,Facebook就使用了GBDT算法来对用户使用过程中收集到的大量数据自动发现并区分出许多有效的特征或者特征组合,将其作为LR模型中的特征输入,并通过这样的方法来提高使用CTR预估(Click-ThroughRatePrediction)算法预测数据走势的准确性;除此之外,GBDT在淘宝的搜索及预测业务上也发挥了重要作用。
如图就是该论文中提出的组合模型GBDT+LR,可以将GBDT看做是对特征一种组合编码的过程,最后的LR才是最终的分类(... GBDT+LR GBDT + LR 模型融合在之前的推荐系统中很常见,甚至现在有的厂子也在用这一套东西,毕竟每个厂子的业务不同数据不同,所以不同的算法模型效果也会参差不齐 13年左右的时候,业界训练模型主...