**《deep match to rank model for personalized click-through rate prediction》
dmr的基本組成部分是特徵表達層和多層感知機mlp。
dmr架構圖：
從架構圖上看，特徵表達有多部分連線而成，item-to-item network根據使用者行為序列生成的，user-to-item network生成的，以及文字特徵、使用者畫像特徵。
所以解讀dmr的關鍵就是這兩個item-to-item network 和 user-to-item network 部分。
點選率 經驗
資料不均衡即是正負樣本的比例相差很大，對於資料不均衡有一些解決方法和經驗 1.決策樹在樣本不均衡的問題上會表現的好 2.在劃分樣本的時候，給較少的樣本大的權重 lgb eval lgb.dataset x test,label y test,reference lgb train,weight 1 ...
點選率預估界的「神運算元」是如何煉成的？
好地滿足嚴苛的響應時間的限制。為了獲得滿足響應時間限制 具有優良表現的模型，我們提出了乙個新型框架 訓練階段，同時訓練繁簡兩個複雜度有明顯差異的網路，簡單的網路稱為輕量網路 light net 複雜的網路稱為助推 器網路 booster net 它相比前者有更強的學習能力。兩網路共享部分引數，分別學...
靜態頁更新點選率
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