广告点击率预测模型离线评估系统的设计与实现
这是一篇关于广告系统,点击率预测模型,离线评估的论文, 主要内容为广告推荐系统近年来在搜索引擎、电商平台、社交平台等有着广泛应用,点击率预测模型是其中一个重要组成部分。精确的广告点击率预测,有利于为用户推荐合适的广告、满足用户体验,达成广告主投放目标,以及提升广告平台的收益。离线评估结果是模型上线使用前预测模型效果的重要依据,通用的离线评估系统可以在离线评估过程中降低学习成本且提高效率。本文主要研究广告点击率预测模型的离线评估系统的设计与实现,建立离线评估指标体系,支持对多种点击率预测模型的离线评估,为用户提供包含数据处理、特征分析、模型训练、模型预测、模型评估和模型分析的一站式服务。完成的具体工作如下:1.构建了离线评估指标体系,指标分为两类:特征评估指标和模型评估指标。其中特征评估指标采用过滤式评估指标,模型评估指标分为序、距、稳定性三大类。广告点击率预测模型的训练数据可以划分为曝光粒度、广告粒度、广告位粒度、流量粒度和样本正负性粒度,模型评估指标支持从这五个数据维度计算。而且部分指标(例如Group AUC)进行了改造以适配广告点击率预测模型的评估,提升了离线评估结果的严谨性。2.完成了离线评估系统的设计与实现,系统提供三大分析功能:特征分析、模型对比分析和模型优化分析。系统采用了高解耦的积木式框架结构,功能组件模块化设计与实现,支持各个功能组件按需选配、自由组合,系统具备较强的可扩展性。3.对离线评估指标计算时间复杂度进行了效率优化,提升了计算性能。目前,该系统已完成开发并在企业生产环境中使用,为广告点击率预测模型的离线评估提供了良好的支持。
面向点击率预测模型的自动化机器学习管道的设计与实现
这是一篇关于自动化机器学习,点击率预测模型,超参数优化,数据预处理的论文, 主要内容为随着互联网上的信息量越来越大,如何在海量信息中找到最适合的信息成为了互联网用户的迫切需求,而推荐系统则是能够通过预测用户对信息的点击率进而为用户推荐特定的内容,从而提高用户体验。深度学习技术的发展能够大幅度提升推荐系统算法中点击率预测模型的表现。然而,构建基于深度学习的点击率预测模型仍然面临着很大的问题:(1)构建深度学习模型是一个需要大量重复的工作且十分耗时的过程;(2)推荐系统的工业实践中往往伴随着不断变化的新数据或者新任务,从而需要重新去调整相应的深度学习模型结构以及超参数。针对这样的问题,本课题提出了一个结合了自动化机器学习(Auto ML)和深度点击率预测模型构建(Deepctr)的管道,命名为:Auto-Deepctr。本文实现的Auto-Deepctr管道实现了全流程的深度点击率预测模型的自动化构建。Auto-Deepctr使用机器学习的方法对数据集中的数据特征类型进行预测,然后针对不同的特征类型进行相应的数据预处理操作,实现对数据预处理阶段的自动化。而后本文实现了11个在工业界或者学术界上都具有一定知名度的深度点击率预测模型,这11个模型都是由一系列用于构建深度点击率预测模型的组件而构成。这些组件不仅构成了深度点击率预测模型的层次结构,还定义了各自的超参数搜索空间。最后本文通过实现三个超参数优化算法:随机优化、贝叶斯优化以及遗传算法优化,使用这些超参数优化算法可以实现对各个深度点击率预测模型的超参数自动寻优。本文通过一系列实验证明了Auto-Deepctr管道对于大部分推荐系统数据集的点击率预测任务,都能够做到从输入数据集开始到输出最佳模型的端到端全流程自动化。另外,工程师还能够使用Auto-Deepctr管道中的构成模型的组件来灵活搭建自己的点击率预测模型,然后使用Auto-Deepctr管道的各个超参数寻优算法对该用户构建的模型进行自动寻优。除此之外,本文将Auto-Deepctr管道部署到了一个基于B/S架构的Web应用中去,能够使得非计算机相关的从业人员也能够通过简单的图形化操作使用Auto-Deepctr管道构建深度点击率预测模型。
面向点击率预测模型的自动化机器学习管道的设计与实现
这是一篇关于自动化机器学习,点击率预测模型,超参数优化,数据预处理的论文, 主要内容为随着互联网上的信息量越来越大,如何在海量信息中找到最适合的信息成为了互联网用户的迫切需求,而推荐系统则是能够通过预测用户对信息的点击率进而为用户推荐特定的内容,从而提高用户体验。深度学习技术的发展能够大幅度提升推荐系统算法中点击率预测模型的表现。然而,构建基于深度学习的点击率预测模型仍然面临着很大的问题:(1)构建深度学习模型是一个需要大量重复的工作且十分耗时的过程;(2)推荐系统的工业实践中往往伴随着不断变化的新数据或者新任务,从而需要重新去调整相应的深度学习模型结构以及超参数。针对这样的问题,本课题提出了一个结合了自动化机器学习(Auto ML)和深度点击率预测模型构建(Deepctr)的管道,命名为:Auto-Deepctr。本文实现的Auto-Deepctr管道实现了全流程的深度点击率预测模型的自动化构建。Auto-Deepctr使用机器学习的方法对数据集中的数据特征类型进行预测,然后针对不同的特征类型进行相应的数据预处理操作,实现对数据预处理阶段的自动化。而后本文实现了11个在工业界或者学术界上都具有一定知名度的深度点击率预测模型,这11个模型都是由一系列用于构建深度点击率预测模型的组件而构成。这些组件不仅构成了深度点击率预测模型的层次结构,还定义了各自的超参数搜索空间。最后本文通过实现三个超参数优化算法:随机优化、贝叶斯优化以及遗传算法优化,使用这些超参数优化算法可以实现对各个深度点击率预测模型的超参数自动寻优。本文通过一系列实验证明了Auto-Deepctr管道对于大部分推荐系统数据集的点击率预测任务,都能够做到从输入数据集开始到输出最佳模型的端到端全流程自动化。另外,工程师还能够使用Auto-Deepctr管道中的构成模型的组件来灵活搭建自己的点击率预测模型,然后使用Auto-Deepctr管道的各个超参数寻优算法对该用户构建的模型进行自动寻优。除此之外,本文将Auto-Deepctr管道部署到了一个基于B/S架构的Web应用中去,能够使得非计算机相关的从业人员也能够通过简单的图形化操作使用Auto-Deepctr管道构建深度点击率预测模型。
广告点击率预测模型离线评估系统的设计与实现
这是一篇关于广告系统,点击率预测模型,离线评估的论文, 主要内容为广告推荐系统近年来在搜索引擎、电商平台、社交平台等有着广泛应用,点击率预测模型是其中一个重要组成部分。精确的广告点击率预测,有利于为用户推荐合适的广告、满足用户体验,达成广告主投放目标,以及提升广告平台的收益。离线评估结果是模型上线使用前预测模型效果的重要依据,通用的离线评估系统可以在离线评估过程中降低学习成本且提高效率。本文主要研究广告点击率预测模型的离线评估系统的设计与实现,建立离线评估指标体系,支持对多种点击率预测模型的离线评估,为用户提供包含数据处理、特征分析、模型训练、模型预测、模型评估和模型分析的一站式服务。完成的具体工作如下:1.构建了离线评估指标体系,指标分为两类:特征评估指标和模型评估指标。其中特征评估指标采用过滤式评估指标,模型评估指标分为序、距、稳定性三大类。广告点击率预测模型的训练数据可以划分为曝光粒度、广告粒度、广告位粒度、流量粒度和样本正负性粒度,模型评估指标支持从这五个数据维度计算。而且部分指标(例如Group AUC)进行了改造以适配广告点击率预测模型的评估,提升了离线评估结果的严谨性。2.完成了离线评估系统的设计与实现,系统提供三大分析功能:特征分析、模型对比分析和模型优化分析。系统采用了高解耦的积木式框架结构,功能组件模块化设计与实现,支持各个功能组件按需选配、自由组合,系统具备较强的可扩展性。3.对离线评估指标计算时间复杂度进行了效率优化,提升了计算性能。目前,该系统已完成开发并在企业生产环境中使用,为广告点击率预测模型的离线评估提供了良好的支持。
面向点击率预测模型的自动化机器学习管道的设计与实现
这是一篇关于自动化机器学习,点击率预测模型,超参数优化,数据预处理的论文, 主要内容为随着互联网上的信息量越来越大,如何在海量信息中找到最适合的信息成为了互联网用户的迫切需求,而推荐系统则是能够通过预测用户对信息的点击率进而为用户推荐特定的内容,从而提高用户体验。深度学习技术的发展能够大幅度提升推荐系统算法中点击率预测模型的表现。然而,构建基于深度学习的点击率预测模型仍然面临着很大的问题:(1)构建深度学习模型是一个需要大量重复的工作且十分耗时的过程;(2)推荐系统的工业实践中往往伴随着不断变化的新数据或者新任务,从而需要重新去调整相应的深度学习模型结构以及超参数。针对这样的问题,本课题提出了一个结合了自动化机器学习(Auto ML)和深度点击率预测模型构建(Deepctr)的管道,命名为:Auto-Deepctr。本文实现的Auto-Deepctr管道实现了全流程的深度点击率预测模型的自动化构建。Auto-Deepctr使用机器学习的方法对数据集中的数据特征类型进行预测,然后针对不同的特征类型进行相应的数据预处理操作,实现对数据预处理阶段的自动化。而后本文实现了11个在工业界或者学术界上都具有一定知名度的深度点击率预测模型,这11个模型都是由一系列用于构建深度点击率预测模型的组件而构成。这些组件不仅构成了深度点击率预测模型的层次结构,还定义了各自的超参数搜索空间。最后本文通过实现三个超参数优化算法:随机优化、贝叶斯优化以及遗传算法优化,使用这些超参数优化算法可以实现对各个深度点击率预测模型的超参数自动寻优。本文通过一系列实验证明了Auto-Deepctr管道对于大部分推荐系统数据集的点击率预测任务,都能够做到从输入数据集开始到输出最佳模型的端到端全流程自动化。另外,工程师还能够使用Auto-Deepctr管道中的构成模型的组件来灵活搭建自己的点击率预测模型,然后使用Auto-Deepctr管道的各个超参数寻优算法对该用户构建的模型进行自动寻优。除此之外,本文将Auto-Deepctr管道部署到了一个基于B/S架构的Web应用中去,能够使得非计算机相关的从业人员也能够通过简单的图形化操作使用Auto-Deepctr管道构建深度点击率预测模型。
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