文章链接: https://quinonero.net/Publications/predicting-clicks-facebook.pdf abstract Facebook日活跃度7.5亿,活跃广告主1百万 特征工程最重要:user和ad的历史信息胜过其他特征 轻微提升模型效果:数据新鲜度.学习率.数据采样 增加一个重要特征和选择正确的模型更关键 introduction 按点击收费广告效果依赖于点击率预估.相比于搜索广告使用搜索query,Facebook更依赖人口和兴趣特征. 本文发现…

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+Model的贡献程度最大,而其他因素的影响则较小. 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…

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…

ICLR 2022: Scene Transformer: A unified architecture for predicting future trajectories of multiple agents Type: ICLR Year: 2022 组织: waymo 参考与前言 openreivew https://openreview.net/forum?id=Wm3EA5OlHsG pdf Scene Transformer: A unified architecture for…

6 Predicting Dynamic Embedding Trajectory in Temporal Interaction Networks link:https://arxiv.org/abs/1908.01207 Abstract 本文提出了一种在嵌入空间中显示建模用户/项目的未来轨迹的模型JODIE.该模型基于RNN模型,用于学习用户和项目的嵌入轨迹.JODIE可以进行未来轨迹的预测.本文还提出了 t-Batch算法,利用该方法可以创建时间相同的batch,并使训练速度提高9倍.…

文章提出了一种分布式聚类的算法,这是第一个有理论保障的考虑离群点的分布式聚类算法(文章里自己说的).与之前的算法对比有以下四个优点: 1.耗时短O(max{k,logn}*n), 2.传递信息规模小:对抗分区O(klogn+t),随机分区O(klogn+t/s) 3.算法有良好的近似保证, 4.能够有效的检测出离群点. 其中,k聚类中心个数,n数据集大小,t离群点个数,s站点数(分区个数) 符号说明: 算法总体描述: 文中提出的算法分为两个阶段,第一阶段的算法是在[1]中改进,将[1]中纯净的数…

利用GBDT模型构造新特征具体方法 数据挖掘入门与实战  公众号: datadw   实际问题中,可直接用于机器学**模型的特征往往并不多.能否从"混乱"的原始log中挖掘到有用的特征,将会决定机器学**模型效果的好坏.引用下面一句流行的话: 特征决定了所有算法效果的上限,而不同的算法只是离这个上限的距离不同而已. 本文中我将介绍Facebook最近发表的利用GBDT模型构造新特征的方法. (Xinran He et al. Practical Lessons from Predict…

1. 背景 1.1 Gradient Boosting Gradient Boosting是一种Boosting的方法,它主要的思想是,每一次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向.损失函数是评价模型性能(一般为拟合程度+正则项),认为损失函数越小,性能越好.而让损失函数持续下降,就能使得模型不断改性提升性能,其最好的方法就是使损失函数沿着梯度方向下降(讲道理梯度方向上下降最快). Gradient Boost是一个框架,里面可以套入很多不同的算法. 1.2 Gradient Boost…

http://www.cbdio.com/BigData/2015-08/27/content_3750170.htm 1.背景 CTR预估,广告点击率(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 [2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR,逻辑…

原作:面包包包包包包 改动:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年2月 出处:http://blog.csdn.net/Breada/article/details/50697030 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50697074 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50697105 声明:版权全部.转载请联系作者并注明出处 1. 引言 提笔写这篇博客,…