预算平滑
摘要:论文:<<Real Time Bid Optimization with Smooth Budget Delivery in Online Advertising>> 介绍两个部分: 1、预估未来消耗率 2、基于消耗率和先验分布来挑选展现和调整bid pacing-rate=bids/reqs 1、
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应用领域04-NLP
摘要:这个Topic内容讲NLP常见技术 1、分词/序列标注/NER 2、新词发现 左右上熵 3、词向量 4、关键词/标签等 5、语义相关性 DSSM等 5、文本分类技术 fastText/TextCNN等 6、搜索中的NLP 6.1、Query Rewrite
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应用领域03-计算广告
摘要:1、CTR预估相关 1.1、CTR预估 1)预估算法:LR/FM/FFM/GBDT/Wide&Deep/PNN/FNN/deepFM/ 2) 评估:AUC/uAUC/gAUC, NEC(解决auc只考察序关系,不考虑绝对值的问题) 1.2、CTR平滑方法 1)贝叶斯平滑 2)指数平滑 3)威尔逊区间
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应用领域02-推荐系统
摘要:1、推荐系统基础 推荐系统包含两个部分:用户集合和物品集合。推荐系统的目标就是要把物品推荐给合适的用户。 推荐系统的核心可以理解为一个打分系统,其目标是要计算出每个用户对每个物品的评分。从而给予推荐。 为了实现这一目标,推荐系统大致采用了以下技术: 1.1、基于人口统计学/规则推荐 这个主要是基于人
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应用领域01-Learning To Rank
摘要:这篇讲各种L2R算法。 1、Point-Wise 2、Pair-Wise Tips:为什么CTR预估中没有Pair-Wise算法 3、List-wise
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