在Click Model中进行参数预估的方法有两种:最大似然(MLE)和期望最大(EM)。至于每个click model使用哪种参数预估的方法取决于此model中的随机变量的特性。如果model中的随机变量都是可以observed,那么无疑使用MLE,而如果model中含有某些hidden variables,则应该使用EM算法。

1. THE MLE ALGORITHM

似然函数为:

则需要预估的参数的在似然函数最大时候的值为:

1)MLE FOR THE RCM AND CTR MODELS

RCM:

RCTR:

DCTR:

这几个例子都比较简单,都是简单地基于统计的方式。分子是各自事件的点击数,而分母是各自事件的展现数。

2)MLE FOR DCM

在DCM中,从最后一次点击位置的document开始,attractiveness变量就没法obsesrved了,我们不知道是用户因为对最后一次点击的document不satisfy而停止examine接下来的document,还是因为接下来的document不够attractive。而如果我们假设用户对最后一次点击的document是satisfy的,那么attractiveness变量和satisfaction变量都是observed的了。此时就是simplified DCM,有:

3)MLE FOR SDBN

2. THE EM ALGORITHM

考虑在Bayesian network中的随机变量和它的父节点。概率是参数为

Bernoulli分布。当或者其父节点中的某个变量无法observe的话,便可以使用EM算法进行参数预估。

1)EXPECTATION(E-STEP)

2)MAXIMIZATION(M-STEP)

3)EM ESTIMATION FOR UBM

3. FORMULAS FOR CLICK MODEL PARAMETERS

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