Yahoo inhemska reklam (även känd som Gemini infödda) är en av dess snabbast växande företag, når en run-rate på flera hundra miljoner USD under det senaste året. Köra Gemini inhemska modeller som används för att förutsäga både, klicksannolikhet (pCTR) och konverteringsannolikhet (pCONV), är Offset - en funktion förbättrad samarbete-filtrering (CF) baserad händelse förutsägelse algoritm. Offset är en en-pass algoritm som uppdaterar sin modell för varje ny sats av loggade data med hjälp av en stokastisk lutning nedstigning (SGD) baserad metod. Som de flesta lärande algoritmer, Offset innehåller flera hyper-parametrar som kan ställas in för att ge bästa prestanda för en given systemförhållanden. Eftersom marknadsmiljön är mycket dynamisk och påverkas av säsongsbundenhet och andra tidsmässiga faktorer, har en fast uppsättning av hyper-parametrar (eller konfiguration) för inlärningsalgoritmen är suboptimal. I detta arbete presenterar vi en online-hyper-parameter tuning algoritm, som drar nytta av systemet parallell karta-reducera baserad arkitektur, och strävar efter att anpassa hyper-parameters set för att ge bästa prestanda vid ett visst tidsintervall. Online utvärdering via skopa testning av inställningsalgoritmen visade en betydande 4,3% intäktslyft totala trafiken, och en svindlande 8,3% lyft över Yahoo HomePage avsnitt trafik. Sedan dess har stämalgoritmen drivits in i produktionen, tuning både klick-och konverteringprediction modeller, och genererar en rejäl uppskattad intäktslyft på 5% årligen för Yahoo Gemini infödda. Den föreslagna inställningsmekanismen kan enkelt generaliseras för att passa alla lärande algoritmer som kontinuerligt lär sig på inkommande strömmande data, för att anpassa sina hyper-parametrar till tidsmässiga förändringar.
En mogen version av Offset presenterades i REF, där fokus låg på dess adaptive online hyper-parameter tuning tillvägagångssätt, dra nytta av den parallella systemarkitekturen.
Adaptive Online Hyper-Parameters Tuning for Ad Event-Prediction Models
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}