项目介绍 给定查询和用户信息后预测广告点击率 搜索广告是近年来互联网的主流营收来源之一.在搜索广告背后,一个关键技术就是点击率预测-----pCTR(predict the click-through rate),由于搜索广告背后的经济模型(economic model )需要pCTR的值来对广告排名及对点击定价.本次作业提供的训练实例源于腾讯搜索引擎的会话日志(sessions logs), soso.com,要求学员们精准预测测试实例中的广告点击率. 训练数据文件TRAINING DATA
探索与利用(Explore and exploit) 点击率预测中还有一个重要的问题,就是探索与利用,它在工程中解决的并不好,我这章把现在论文中的常见的几种方法介绍一下.探索与利用它是所有互联网应用都要面对的一个问题,形式化一些,可以解释为:整体的效果是无法通过采样得到的,因为观察到的数据只是投放过的广告,而很多还没有投放的广告,想得到它们的效果,就很困难. 计算广告领域的探索与利用要解决的问题是:因为长尾(a,u,c)组合极大部分在系统中并没有出现过,所以没有这些长尾(a,u,c)的统计量,所