目錄
14.1 點擊率預測
點擊率基本模型
LR模型優化算法:L-BFGS,置信域法,Spark上的模型優化
點擊率模型的矯正
點擊率模型的特徵:特徵的非線性化、組合特徵與靜態特徵、動態特徵、位置偏差與CoEC、常見的偏差特徵、點擊反饋的平滑
點擊率模型評測
智能頻次控制
14.2 其他點擊率模型
因子分解機、GBDT、深度學習點擊率模型
14.3 探索與利用
強化學習與E&E、UCB方法、考慮上下文的bandit
目錄
點擊率基本模型
LR模型優化算法:L-BFGS,置信域法,Spark上的模型優化
點擊率模型的矯正
點擊率模型的特徵:特徵的非線性化、組合特徵與靜態特徵、動態特徵、位置偏差與CoEC、常見的偏差特徵、點擊反饋的平滑
點擊率模型評測
智能頻次控制
因子分解機、GBDT、深度學習點擊率模型
強化學習與E&E、UCB方法、考慮上下文的bandit
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