做計算廣告，點選率模型這三個字非常常見。常常會有更新點選率模型之後，公司收入翻番之類的神話誕生。今天，就從最基礎的幾個方面，來了解下點選率模型。 最基本的三個方面，無非是 是什麼，為什麼，怎麼辦三個角度。
先從為什麼說起，為什麼點選率模型如此之重要？
廣告是網際網路的主要收入**之一，為了公司盈利著想，自然希望使用者能夠盡可能多的點選廣告。 不過，讓使用者點選廣告其實是乙個非常大的學問。比如，同樣一條廣告，放在網頁的不同的位置上，使用者的點選廣告的可能性就會有所不同。點選率和諸多因素有關。我們考慮的點選率，一般只能討論某種情景下面的點選率。不考慮環境因素，討論絕對的點選率數值，其實是沒有多大的意義的。
所以，討論點選率模型的時候，最好能夠綜合的考慮各種重要的特徵，同時考慮不同的特徵的相關性等等因素。
如何評估乙個點選率模型的好壞呢?
用經典的auc來判定。auc的數值越大，說明，模型的區別能力越強。
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 ...
阿里DMR點選率預估模型解讀
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...
靜態頁更新點選率
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