https://zhuanlan.zhihu.com/p/35046241

包大人

深度学习炼丹劝退师

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从最近的比赛学习CTR/CVR

最近在玩kaggle的talking data的比赛，适逢IJCAI2018的比赛也是CTR问题，故将最近学习的东西整理下分享，欢迎大家拍砖。

CTR预估就是这样的任务：给定用户或某唯一标识，给定一个商品(Product)，给定了一定的环境，来看用户会不会买这个商品，买商品的概率有多高；或者说给用户推荐一个电影，用户会不会看这个电影，看的概率有多高。形式化的表示就是建模P(click|content)给定上下文，建模点击/购买/下载/使用的概率。

CTR是很多电商，社交，信息流涉及到盈利的非常关键的技术，各家都非常重视，CTR微小的提升，带来的就是可观的盈利。

CTR问题为什么是一个值得拿出来研究的问题，是因为问题的特殊性。

• 存在高维度的稀疏特征

比如从用户的维度看，大的电商其用户有上亿，商品种类也繁多，这样简单的独热编码就带来了上亿维的特征

• 很多离散性质的特征

比如其行为发生时间，行为发生的渠道/页面位置等

一般来讲，对于CTR问题解决方向有两个，一是通过精巧的特征工程结合简单的模型（LR），这需要非常之高的专家知识和特征工程能力。二是弱化特征工程，通过模型的复杂性来自动发现建模，比较有代表的是Facebook的GBDT+LR，FM，FFM，DNN等方法。深度学习风潮兴起之后，很多基于NN的方法，如谷歌的deep and wide, Deep FM, FNN等方法也取得了不错的效果。

参考 https://github.com/wzhe06/Ad-papers，wzhe06同学搜集的论文列表

除了非常厉害的特征工程助你取胜之外，下面有一些经典的论文和方法讲解。当然这只是一般套路，针对具体的数据需要你有自己的理解，活用方法和创新才能立于不败之地。

0.FM/FFM

FM和FFM是台大的童鞋们在Netflix的比赛中把名声打响，后来在CTR中一直有不错的效果，FM和FFM的设计，隐含了很多矩阵分解，以及深度学习中embedding的思想，可以说这种压缩降维表示的思想在高维稀疏数据中都有不错的效果，这篇博客对其原理有讲解。https://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/51760681不过我在实践中发现，libffm对于talking data这种数据量巨大，极不平衡的情况下没法收敛，具体的原因还在排查。

1.FTRL

Ad Click Prediction a View from the Trenches

这篇论文是非常经典的FTRL方法，在taiking data的kernel上有Giba大佬的分享 giba-darragh-ftrl-rerevisited，
FTRL还解决了在线学习的问题，在线学习是算法实用化非常关键的一点。中文博客在这里有对原理的讲解, 感兴趣的同学可以看一看。

2.Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

这篇文章也非常有名，是把GBDT的叶子结点送给LR，通过模型自动发现学习组合特征。在业界和竞赛上都有不错的效果，中文博客如下三篇对这个讲解不错，Xgboost使用简单的

new_feature= xgb.predict(d_test, *pred_leaf*=True)

就可以拿到GBDT的叶子结点特征，非常方便

https://breezedeus.github.io/2014/11/19/breezedeus-feature-mining-gbdt.html#fn:fbgbdt

https://blog.csdn.net/dengxing1234/article/details/73739836

https://blog.csdn.net/lilyth_lilyth/article/details/48032119

3.一些NN方法

NN的方法直觉思路是，通过embedding得到向量空间的表示，然后拿到表示后通过NN模型复杂的非线性完成分类。

在talking data一开始的时候，我在kernel写了个NN一把梭的baseline，后来有几个大佬在这上面做了一些优化，看起来比较简单。https://www.kaggle.com/baomengjiao/embedding-with-neural-network

下面是一些比较经典的论文,这些论文很多在去年的腾讯计算广告计算大赛中第一名都有所使用，并且取得了单模型就能排到第三的很好的成绩，所以深度学习不容小觑。

• Deep Neural Networks for YouTube Recommendations

youtebe使用DNN做推荐

• Wide & Deep Learning for Recommender Systems

Deep & wide

• FNN:
• PNN:
• DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction:

下面是一些过往比赛的整理：

kaggle:outbrain click prediction
https://www.kaggle.com/c/outbrain-click-prediction/discussion
kaggle:Display Advertising Challenge
https://www.kaggle.com/c/criteo-display-ad-challenge
kaggle Click-ThroughRate Prediction
https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/leaderboard
腾讯社交广告大赛
http://algo.tpai.qq.com/person/mobile/?from=singlemessage&qz_gdt=cp77gwalayaicijolfwq
天池优惠券使用预测
https://tianchi.aliyun.com/competition/introduction.htm?spm=5176.100066.0.0.6f5fd780FIIzQn&raceId=231587

这里有一个完整的CTR的解决方法，http://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78940565，kaggle的数据集，比较适合学习，讲解地非常详细。