[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] [再啰嗦一下]如果你对智能推荐感兴趣,欢迎先浏览我的另一篇随笔:智能推荐算法演变及学习笔记 [最后再说一下]本文只对智能推荐算法中的CTR预估模型演变进行具体介绍! 一.传统CTR预估模型演变 1. LR 即逻辑回归.LR模型先求得各特征的加权和,再添加sigmoid函数. 使用各特征的加权和,是为了考虑不同特征的重要程度 使用sigmoid函数,是为了将值映射到 [0, 1…

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] [再啰嗦一下]本文衔接上一个随笔:人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记(一):元学习.小样本学习 三.生成对抗网络 GAN 综述 说到小样本学习,就想说比较时髦的生成对抗网络GAN.别误会,生成对抗网络并不是只针对小样本生成,还有很多别的丰富应用. 1. GAN GANs是一种结构化的概率模型,由两个对立的模型组成:生成模型(G)用于捕获数据分布,判别模型(D)用…

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![认真看图][认真看图] [补充说明]深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理(例如机器翻译等).语音识别.序列生成.序列分析等众多领域! [再说一句]本文主要介绍深度学习中序列模型的演变路径,和往常一样,不会详细介绍各算法的具体实现,望理解! 一.循环神经网络RNN 1. RNN标准结构 传统神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的,不能处理序列信息(即前一个输入和后一个输入是…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35465875 学习和预测用户的反馈对于个性化推荐.信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用.在这些领域,用户的反馈行为包括点击.收藏.购买等.本文以点击率(CTR)预估为例,介绍常用的CTR预估模型,试图找出它们之间的关联和演化规律. 数据特点 在电商领域,CTR预估模型的原始特征数据通常包括多个类别,比如[Weekday=Tuesday,Gender=Male, City=London, CategoryId=16],这些原始特…

原文:http://www.52cs.org/?p=1046 闲聊DNN CTR预估模型 Written by b manongb 作者:Kintocai, 北京大学硕士, 现就职于腾讯. 伦敦大学张伟楠博士在携程深度学习Meetup[1]上分享了Talk<Deep Learning over Multi-field Categorical Data – A Case Study on User Response Prediction in Display Ads>.他在2016 ECIR发表…

众所周知,深度学习在计算机视觉.语音识别.自然语言处理等领域最先取得突破并成为主流方法.但是,深度学习为什么是在这些领域而不是其他领域最先成功呢?我想一个原因就是图像.语音.文本数据在空间和时间上具有一定的内在关联性.比如,图像中会有大量的像素与周围的像素比较类似:文本数据中语言会受到语法规则的限制.CNN对于空间特征有很好的学习能力,正如RNN对于时序特征有强大的表示能力一样,因此CNN和RNN在上述领域各领风骚好多年. 在Web-scale的搜索.推荐和广告系统中,特征数据具有高维.稀疏.多…

从FM推演各深度CTR预估模型(附代码) 2018年07月13日 15:04:34 阅读数:584 作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2018年7月 出处: 龙心尘 寒小阳…

前言:我在github上创建了一个新的repo:PaddleAI, 准备用Paddle做的一系列有趣又实用的案例,所有的案例都会上传数据代码和预训练模型,下载后可以在30s内上手,跑demo出结果,让大家尽快看到训练结果,用小批量数据调试,再用全量数据跑模型,当然,也可以基于我上传的预训练模型进行迁移学习,如果大家有需要的话.今天刚写好第一个项目,用Paddle做广告CTR预估,来源于Kaggle的比赛Display Advertising Challenge, 感兴趣的读者往下看-(也可以留言…

基于.net的分布式系统限流组件   在互联网应用中,流量洪峰是常有的事情.在应对流量洪峰时,通用的处理模式一般有排队.限流,这样可以非常直接有效的保护系统,防止系统被打爆.另外,通过限流技术手段,可以让整个系统的运行更加平稳.今天要与大家分享一下限流算法和C#版本的组件. 一.令牌桶算法: 令牌桶算法的基本过程如下: 假如用户配置的平均发送速率为r,则每隔1/r秒速率将一个令牌被加入到桶中: 假设桶最多可以存发b个令牌.当桶中的令牌达到上限后,丢弃令牌. 当一个有请求到达时,首先去令牌桶获取令…

背景 假设现在有个商品点击预测的任务,有用户端特征性别.年龄.消费力等,商品侧特征价格.销量等,样本为0或者1,现在对特征进行one hot encode,如性别特征用二维表示,男为[1,0],女为[0,1],其他特征相同处理后拼接起来一共有n维,n是所有特征的类别数之和. Logistic Regression(LR)与二阶 线性模型,y = sigmoid(w, x),w有n维,优点是简单易解释,缺点是太简单,无法挖掘特征组合的情况,如男性+游戏类商品可能是个很强特征.为了弥补这个缺点往往需…

一. 铺垫 1. 连接Django自带数据库sqlite3 之前提到过Django自带一个叫做sqlite3的小型数据库,当我们做本地测试时,可以直接在sqlite3上测试.不过该数据库是小型的,在有些细节可能体验不大好,比如用ORM用双下划线查询语法时,使用__contains和__icontains的结果是一样的,因为sqlite3无论怎么样都不区分大小写,而且它还会自动把日期格式的字段转为时间戳(该体验贼差). 不过除此之外还好,目前也没发现其他问题,做一些数据的小测试还是绰绰有余的. 1…

默认情况下,给元素设置的高度和宽度是元素内容区的宽度和高度,给元素加padding 和 border ,元素的实际宽度和高度的计算方式是下面的两个公式: 元素的宽度= 元素的内容区宽度 + 内边距宽度 + 边框宽度: 元素的高度= 元素的内容区高度 + 内边距高度 + 边框高度: 别人说过的话,你记住了,时间久了你就会忘记了,为了加深记忆,这里亲自验证,并记录下验证过程,方便下次复习使用.验证结论我们先给处一张标准的盒模型 如上图盒模型示例:元素是绝对定位的,上右下左均是0px,内容宽度420p…

http://wenku.baidu.com/course/view/1488bfd5b9f3f90f76c61b8d…

CTR学习笔记系列的第一篇,总结在深度模型称王之前经典LR,FM, FFM模型,这些经典模型后续也作为组件用于各个深度模型.模型分别用自定义Keras Layer和estimator来实现,哈哈一个是旧爱一个是新欢.特征工程依赖feature_column实现,这里做的比较简单在后面的深度模型再好好搞.完整代码在这里https://github.com/DSXiangLi/CTR 问题定义 CTR本质是一个二分类问题,$X \in R^N $是用户和广告相关特征, \(Y \in (0,1)\)…

计算广告领域中数据特点:    1 正负样本不平衡    2 大量id类特征,高维,多领域(一个类别型特征就是一个field,比如上面的Weekday.Gender.City这是三个field),稀疏 在电商领域,CTR预估模型的原始特征数据通常包括多个类别,比如[Weekday=Tuesday,Gender=Male, City=London, CategoryId=16],这些原始特征通常以独热编码(one-hot encoding)的方式转化为高维稀疏二值向量,多个域(类别)对应的编码向量…

计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践 2018年06月13日 16:38:11 轻春 阅读数 6004更多 分类专栏: 机器学习 机器学习荐货情报局   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010352603/article/details/80681100 计算广告CTR预估系列(七)–Facebook经典模型LR+GBDT理论与…

ctr预估简单的解释就是预测用户的点击item的概率.为什么一个回归的问题需要使用分类的方法来评估,这真是一个好问题,尝试从下面几个关键问题去回答. 1.ctr预估是特殊的回归问题 ctr预估的目标函数为 f(x)=P(+1|x) 特殊之处在于目标函数的值域为[0,1],而且由于是条件概率,具有如下特性 如果将ctr预估按照一般的回归问题处理(如使用Linear Regression),面临的问题是一般的linear regression的值域范围是实数域,对于整个实数域的敏感程度是相同的,所以…

原文:http://wbj0110.iteye.com/blog/2043065 该文是百度文库课程<计算广告学之内容匹配广告&展示广告原理.技术和实践>的课程笔记,感谢百度! 课程地址http://wenku.baidu.com/course/view/1488bfd5b9f3f90f76c61b8d 第三章:网盟CTR预估 第三章主要包括三小节:CTR预估背景,CTR预估特点,CTR预估模型 CTR即广告点击率   第一节:CTR预估背景 在点击计费时,用得最多的是广义二阶价格拍卖…

Python学习笔记——进阶篇[第八周]———进程.线程.协程篇(Socket编程进阶&多线程.多进程) Python学习笔记——进阶篇[第八周]———进程.线程.协程篇(异常处理) Python学习笔记——进阶篇[第八周]———进程.线程.协程篇(多线程与进程池) Python学习笔记——进阶篇[第九周]———线程.进程.协程篇(队列Queue和生产者消费者模型) Python学习笔记——进阶篇[第九周]———协程 Python学习笔记——进阶篇[第九周]———MYSQL操作…

1.CTR CTR预估是对每次广告的点击情况做出预测,预测用户是点击还是不点击. CTR预估和很多因素相关,比如历史点击率.广告位置.时间.用户等. CTR预估模型就是综合考虑各种因素.特征,在大量历史数据上训练得到的模型. CTR预估的训练样本一般从历史log.离线特征库获得. 样本标签相对容易,用户点击标记为1,没有点击标记为0.特征则会考虑很多,例如用户的人口学特征.广告自身特征.广告展示特征等.这些特征中会用到很多类别特征,例如用户所属职业.广告展示的IP地址等.一般对于类别特征会采样O…

背景 这一篇我们从基础的深度ctr模型谈起.我很喜欢Wide&Deep的框架感觉之后很多改进都可以纳入这个框架中.Wide负责样本中出现的频繁项挖掘,Deep负责样本中未出现的特征泛化.而后续的改进要么用不同的IFC让Deep更有效的提取特征交互信息,要么是让Wide更好的记忆样本信息 Embedding + MLP 点击率模型最初在深度学习上的尝试是从简单的MLP开始的.把高维稀疏的离散特征做Embedding处理,然后把Embedding拼接作为MLP的输入,经过多层全联接神经网络的非线性变…

这一节我们总结FM三兄弟FNN/PNN/DeepFM,由远及近,从最初把FM得到的隐向量和权重作为神经网络输入的FNN,到把向量内/外积从预训练直接迁移到神经网络中的PNN,再到参考wide&Deep框架把人工特征交互替换成FM的DeepFM,我们终于来到了2017年... FNN FNN算是把FM和深度学习最早的尝试之一.可以从两个角度去理解FNN:从之前Embedding+MLP的角看,FNN使用FM预训练的隐向量作为第一层可以加快模型收敛.从FM的角度来看,FM局限于二阶特征交互信息,想要…

这一节我们总结FM另外两个远亲NFM,AFM.NFM和AFM都是针对Wide&Deep 中Deep部分的改造.上一章PNN用到了向量内积外积来提取特征交互信息,总共向量乘积就这几种,这不NFM就带着element-wise(hadamard) product来了.AFM则是引入了注意力机制把NFM的等权求和变成了加权求和. 以下代码针对Dense输入感觉更容易理解模型结构,针对spare输入的代码和完整代码…

之前总结了PNN,NFM,AFM这类两两向量乘积的方式,这一节我们换新的思路来看特征交互.DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈,DCN在ResNet上进一步创新,为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉. 以下代码针对Dense输入更容易理解模型结构,针对spare输入的代码和完整代码…

xDeepFM用改良的DCN替代了DeepFM的FM部分来学习组合特征信息,而FiBiNET则是应用SENET加入了特征权重比NFM,AFM更进了一步.在看两个model前建议对DeepFM, Deep&Cross, AFM,NFM都有简单了解,不熟悉的可以看下文章最后其他model的博客链接. 以下代码针对Dense输入更容易理解模型结构,针对spare输入的代码和完整代码 https://github.com/DSXiangLi/CTR xDeepFM 模型结构 看xDeepFM的名字和De…

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:苏博览 深度学习应该这一两年计算机圈子里最热的一个词了.基于深度学习,工程师们在图像,语音,NLP等领域都取得了令人振奋的进展.而深度学习本身也在不断的探索和发展中,其潜力的极限目前还没有被看到. 当然,深度学习也不是万能的,比如有很多问题的特征是易于提取的,我们可以直接使用SVM, 决策树的算法来取得很好的结果.而深度学习并不能提供太多的帮助.还有一些问题,我们并没有足够数量的数据,我们也很难通过深度学习算法来得到可用的模型.…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由鹅厂优文发表于云+社区专栏 一.前言 二.深度学习模型 1. Factorization-machine(FM) FM = LR+ embedding 2. Deep Neural Network(DNN) 3. Factorisation-machine supported Neural Networks (FNN) 4. Product-based Neural Network(PNN) 5. Wide & Deep Lear…

写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食.住.行.玩.乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为.随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长.在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给用户…

今天第二篇(最近更新的都是Deep模型,传统的线性模型会后面找个时间更新的哈).本篇介绍华为的DeepFM模型 (2017年),此模型在 Wide&Deep 的基础上进行改进,成功解决了一些问题,具体的话下面一起来看下吧. 原文:Deepfm: a factorization-machine based neural network for ctr prediction 地址:http://www.ijcai.org/proceedings/2017/0239.pdf 1.问题由来 1.1.背景…

JUC学习笔记--共享模型之内存 在本系列内容中我们会对JUC做一个系统的学习,本片将会介绍JUC的内存部分 我们会分为以下几部分进行介绍: Java内存模型 可见性 模式之两阶段终止 模式之Balking 原理之指令级并行 有序性 volatile原理 Java内存模型 我们首先来介绍一下Java内存模型: JMM 即 Java Memory Model,它定义了主存.工作内存抽象概念,底层对应着 CPU 寄存器.缓存.硬件内存. CPU 指令优化等. JMM的主要作用如下: 计算机硬件底层的…