Exakt uppskattning av klick-genom-hastighet (CTR) i sponsrade annonser påverkar avsevärt användarens sökupplevelse och företagens intäkter, även 0,1% av noggrannhet förbättring skulle ge större intäkter i hundratals miljoner dollar. CTR-prediktionen är i allmänhet formulerad som ett övervakat klassificeringsproblem. I den här artikeln delar vi med oss av vår erfarenhet och vårt lärande om modellensembledesign och vår innovation. Speciellt presenterar vi 8 ensemblemetoder och utvärderar dem på våra produktionsdata. Förstärka neurala nätverk med lutning öka beslut träd visar sig vara bäst. Med större träningsdata, det finns en nästan 0,9% AUC förbättring i offline testning och betydande klick utbytesvinster i online-trafik. Dessutom delar vi med oss av vår erfarenhet och vårt lärande när det gäller att förbättra utbildningens kvalitet.
Ling m.fl. REF visar att öka neurala nätverk med GBDT uppnår bästa prestanda i CTR förutsägelsen.
Model Ensemble for Click Prediction in Bing Search Ads
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}