你好，我是kk~
最近有一个同学聊到去节面试，而且是广告算法，机会相当不错。
就看能否把握住了。
商业化部门的薪资和机会都会不错，毕竟是给公司盈利的部门。
那么，今儿也和大家分享广告算法核心知识点：CTR预估。
点击率（Click-Through Rate, CTR）预估是广告算法中的核心问题之一。
CTR预估是指根据用户行为和广告特征，预测用户点击广告的概率。
常用的CTR预估模型有逻辑回归、因子分解机（FM）、深度学习模型等。
1. 逻辑回归模型
逻辑回归是一种广泛应用于CTR预估的线性模型。其基本公式如下：
其中，
是预估的点击概率，
是模型的权重向量，
是特征向量，
是偏置项，
是sigmoid函数：
2. 因子分解机（FM）
因子分解机能够捕捉特征之间的交互作用，其基本公式如下：
其中，
表示特征向量
和
的内积。
3. 深度学习模型
深度学习模型，如深度神经网络（DNN）、Wide & Deep、DeepFM等，也被广泛用于CTR预估。以下是一个简单的DNN模型的结构：
案例：逻辑回归实现CTR预估
以下是一个使用逻辑回归进行CTR预估的Python示例：
import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import roc_auc_score# 生成模拟数据np.random.seed(42)n_samples = 10000n_features = 10X = np.random.rand(n_samples, n_features)y = (np.random.rand(n_samples) > 0.5).astype(int)# 数据集划分X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 逻辑回归模型model = LogisticRegression()model.fit(X_train, y_train)# 预测点击率y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1]# 评估模型auc_score = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba)print(f'AUC: {auc_score:.4f}')
案例：因子分解机实现CTR预估
以下是一个使用因子分解机进行CTR预估的Python示例：
import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import roc_auc_scorefrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom pyfm import pylibfm# 生成模拟数据np.random.seed(42)n_samples = 10000n_features = 10X = np.random.rand(n_samples, n_features)y = (np.random.rand(n_samples) > 0.5).astype(int)# 数据集划分X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 特征缩放scaler = StandardScaler()X_train = scaler.fit_transform(X_train)X_test = scaler.transform(X_test)# 因子分解机模型fm = pylibfm.FM(num_factors=10, num_iter=20, task="classification", initial_learning_rate=0.01, verbose=True)fm.fit(X_train, y_train)# 预测点击率y_pred_proba = fm.predict(X_test)# 评估模型auc_score = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba)print(f'AUC: {auc_score:.4f}')
当然，这两个示例展示了如何使用逻辑回归和因子分解机进行CTR预估。只是非常简单的一个基础模型。大家可以根据需要选择不同的模型和特征工程方法来提升模型的性能。
今天给大家准备了关于「机器学习」的论文合集，往期核心论文汇总，分享给大家。
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