On the Factory Floor: ML Engineering for Industrial-Scale Ads Recommendation Models笔记

2024-05-07 02:14:44

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2209.05310.pdf

ABSTRACT

对于工业规模的广告系统来说，广告点击率（CTR）的预测是一个核心问题。广告点击率构成了用户参与的一个重要类别，并经常被用作广告对用户有用性的主要信号。此外，在按点击率收费的广告系统中，广告商按点击率收费，点击率预期直接反馈到价值评估中。因此，对于大多数互联网广告公司来说，点击率模型的开发是一项重大投资。针对这些问题的工程需要许多适合在线学习的机器学习（ML）技术，这些技术远远超出了传统的准确性改进，特别是关于效率、可重复性、校准和信用归属。我们提出了一个部署在谷歌搜索广告CTR模型中的实用技术的案例研究。本文提供了一个行业案例研究，强调了当前ML研究的重要领域，并说明了如何在大规模的工业环境中评估和使用有影响力的新ML方法。

1. INTRODUCTION

1.1 CTR for Search Ads Recommendations

对于给定的初始上下文，推荐问题从给定的语料库中显示一个结果或一组结果。初始的上下文可能是用户人口统计学、以前看过的视频、搜索查询query、或其他。搜索广告特别着眼于将一个query与一个广告相匹配。用于推荐的CTR模型特别旨在预测概率（click | x），其中输入 x 是广告查询对⟨ad, query⟩，可能会有影响CTR的额外因素，特别是与用户看到它的方式有关：广告将如何在结果页面上定位和呈现（第6节）。
除了给用户展示出最大限度的有用结果，广告推荐系统还有重要的额外校准（calibration）要求。实际的点击标签是随机的，反映了用户的嘈杂反应。对于任何给定的广告查询 x_i 和二进制标签 y_i ，我们通常希望在一些 instance （测试或训练中）上精确地实现

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