《Spark机器学习进阶实战》——1.4.3 广告点击率预估
【摘要】 本书摘自《Spark机器学习进阶实战》——书中的第1章,第1.4.3节,作者是马海平、于俊、吕昕、向海。
1.4.3 广告点击率预估
互联网广告是互联网公司主要的盈利手段,互联网广告交易的双方是广告主和媒体。为自己的产品投放广告并为广告付费;媒体是有流量的公司,如各大门户网站、各种论坛,它们提供广告的展示平台,并收取广告费。
广告点击率(Click Through Rate,CTR)是指广告的点击到达率,即广告的实际点击次数除以广告的展现量。在实际应用中,我们从广告的海量历史展现点击日志中提取训练样本,构建特征并训练CTR模型,评估各方面因素对点击率的影响。当有新的广告位请求到达时,就可以用训练好的模型,根据广告交易平台传过来的相关特征预估这次展示中各个广告的点击概率,结合广告出价计算得到的广告点击收益,从而选出收益最高的广告向广告交易平台出价。
构建用户画像后,进行CTR模型的训练实践,详见第11章。
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