Learning Piece-wise Linear Models from Large Scale Data for Ad ClickPrediction
Introduction
CTR预估(click-through-rate prediction)是广告行业比较常见的问题,根据用户的历史行为来判断用户对广告点击的可能性。该问题的输入往往是数以万计的稀疏特征向量,在进行特征交叉后会维数会更高,比较常见的就是采用对率回归模型加一些正则化,因为对率回归模型计算开销小且容易实现并行。之前facebook的一篇论文中先用树模型做分类之后再加一个对率回归模
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