facebook:gbdt+lr在ctr预估中的应用
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背景
- facebook上的广告并不是与query关联的，而是与用户的兴趣及其人口信息相关，所以相比于搜索其候选广告的体量要大的多；
- 级联模型：解决上述大量候选集合的问题，逐级增大计算复杂度；
实验：
- 评估方法：
1.归一化互信熵：y-->(-1,+1)
2.Calibration:预测点击数/观测点击数
CTR_avg_estm/CTR_empr
3. AUC：area-under-ROC 度量排序质量
模型结构
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