Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

ABSTRACT

这篇paper中作者结合GBDT和LR，取得了很好的效果，比单个模型的效果高出3%。随后作者研究了对整体预测系统产生影响的几个因素，发现Feature（能挖掘出用户和广告的历史信息）+Model（GBDT+LR）的贡献程度最大，而其他因素（数据实时性，模型学习速率，数据采样）的影响则较小。

1. INTRODUCTION

介绍了先前的一些相关paper。包括Google，Yahoo，MS的关于CTR Model方面的paper。

而在Facebook，广告系统是由级联型的分类器（a cascade of classifiers）组成，而本篇paper讨论的CTR Model则是这个cascade classifiers的最后一环节。

2. EXPERIMENTAL SETUP

作者介绍了如何构建training data和testing data，以及Evaluation Metrics。包括Normalized Entropy和Calibration。

Normalized Entropy的定义为每次展现时预测得到的log loss的平均值，除以对整个数据集的平均log loss值。之所以需要除以整个数据集的平均log loss值，是因为backgroud CTR越接近于0或1，则越容易预测取得较好的log loss值，而做了normalization后，NE便会对backgroud CTR不敏感了。这个Normalized Entropy值越低，则说明预测的效果越好。下面列出表达式：

Calibration的定义为预估CTR除以真实CTR，即预测的点击数除以真实观察到的点击数。这个值越接近1，则表明预测效果越好。

3. PREDICTION MODEL STRUCTURE

作者介绍了两种Online Learning的方法。包括Stochastic Gradient Descent（SGD）-based LR：

和Bayesian online learning scheme for probit regression（BOPR）：

BOPR每轮迭代时的更新公式为：

3.1 Decision tree feature transforms

Linear Model的表达能力不够，需要feature transformation。第一种方法是对连续feature进行分段处理（怎样分段，以及分段的分界点是很重要的）；第二种方法是进行特征组合，包括对离散feature做笛卡尔积，或者对连续feature使用联合分段（joint binning），比如使用k-d tree。

而使用GBDT能作为一种很好的feature transformation的工具，我们可以把GBDT中的每棵树作为一种类别的feature，把一个instance经过GBDT的流程（即从根节点一直往下分叉到一个特定的叶子节点）作为一个instance的特征组合的过程。这里GBDT采用的是Gradient Boosting Machine + L2-TreeBoost算法。这里是本篇paper的重点部分，放一张经典的原图：

3.2 Data freshness

CTR预估系统是在一个动态的环境中，数据的分布随时在变化，所以本文探讨了data freshness对预测效果的影响，表明training data的日期越靠近，效果越好。

3.3 Online linear classifier

探讨了对SGD-based LR中learning rate的选择。最好的选择为：

1）global效果差的原因：每个维度上训练样本的不平衡，每个训练样本拥有不同的feature。那些拥有样本数较少的维度的learning rate下降过快，导致无法收敛到最优值。

2）per weight差的原因：虽然对于各个维度有所区分，但是其对于各个维度的learning rate下降速度都太快了，训练过早结束，无法收敛到最优值。

SGD-based LR vs BOPR

1）SGD-based LR对比BOPR的优势：
1-1）模型参数少，内存占用少。SGD-based LR每个维度只有一个weight值，而BOPR每个维度有1个均值 + 1个方差值。
1-2）计算速度快。SGD-LR只需1次内积计算，BOPR需要2次内积计算。

2）BOPR对比SGD-based LR的优势：
2-1）BOPR可以得到完整的预测点击概率分布。

4 ONLINE DATA JOINER

Online Data Joiner主要是用于在线的将label与相应的features进行join。同时作者也介绍了正负样本的选取方式，以及选取负样本时候的waiting time window的选择。

5 CONTAINING MEMORY AND LATENCY

作者探讨了GBDT中tree的个数，各种类型的features（包括contextual features和historical features），对预测效果的影响。结论如下：

1）NE的下降基本来自于前500棵树。

2）最后1000棵树对NE的降低贡献低于0.1%。

3）Submodel 2 过拟合，数据量较少，只有其余2个模型的约四分之一。

4）Importance为feature带来的累积信息增益 / 平方差的减少

5）Top 10 features贡献了将近一半的importance

6）最后的300个features的贡献不足1%

6 COPYING WITH MASSIVE TRANING DATA

作者探讨了如何进行样本采样的过程，包括了均匀采样（Uniform subsampling），和负样本降采样（Negative down sampling），以及对预测效果的影响。

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