ctr预估深度学习

CTR预估深度学习：原理、模型与实践

在当今数字化时代，广告无处不在，而CTR（点击通过率）预估作为广告投放的核心技术之一，其重要性不言而喻，随着深度学习技术的飞速发展，CTR预估也迎来了新的突破，本文将深入探讨CTR预估中的深度学习技术，包括其基本原理、常见模型以及实际应用案例，并结合相关数据和实例进行详细分析。

一、CTR预估简介

CTR预估是计算广告中最核心的算法之一，它对每次广告的点击情况做出预测，在计算广告和推荐系统中，CTR预估问题一直是一个核心问题，近年来，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的CTR预估算法逐渐受到关注，这些算法通过构造有效的组合特征和使用复杂的模型来提升效果，能够更好地捕捉用户的兴趣和行为模式。

二、深度学习在CTR预估中的应用

1、深度学习模型的优势

自动特征学习：深度学习模型能够自动从原始数据中学习到有用的特征表示，减少了人工特征工程的工作量。

非线性建模能力：深度学习模型可以捕捉数据中的复杂非线性关系，提高了模型的拟合能力。

端到端训练：深度学习模型支持端到端的训练方式，可以直接从输入数据预测输出结果，简化了模型训练流程。

2、常见的深度学习模型

FNN（Factorization-supported Neural Networks）：FNN模型假设输入数据的格式是离散的类别特征（表示为one-hot编码），通过embedding层将高纬稀疏特征映射成低纬稠密特征，再作为多层感知机的输入，FNN模型是首个在大规模稀疏数据上探索和实现了非线性拟合能力的模型，具有重要的意义。

PNN（Product-based Neural Networks）：PNN模型是在FNN的基础上进行了改进，增加了特征的二阶交叉项，这种改进使得模型能够更好地捕捉特征之间的交互信息，提高了预测的准确性。

Wide&Deep：Wide&Deep模型结合了传统的特征工程和深度模型的优点，它包含一个“wide”部分（即LR模型）用于记忆训练数据，和一个“deep”部分（即DNN模型）用于泛化，这种结合方式使得模型在处理不同数据场景时更加灵活。

DeepFM：DeepFM模型模仿Wide&Deep的思路，将Wide部分替换成了FM（Factorization Machine），FM是一种常用于推荐系统的模型，它通过矩阵分解的方式学习特征之间的交互关系，DeepFM模型结合了FM和DNN的优点，提高了模型的预测性能。

三、CTR预估的技术挑战与解决方案

1、特征工程：在CTR预估中，特征工程是一个关键步骤，如何从海量的数据中提取出有效的特征，并进行合理的组合和转换，是提高模型性能的关键，针对这一问题，可以采用自动化特征工程技术，如嵌入与MLP（Multi-Layer Perceptron）的组合，来学习更具表征力的embedding。

2、多场景建模：随着推荐广告业务场景的扩展，如何将主场景的数据、模型能力赋能给更多的小业务场景，是一个重要的研究方向，多场景建模、迁移学习和元学习等技术被广泛应用于这一领域，这些技术可以帮助模型在不同场景下快速适应并提高预测性能。

3、动态参数建模：在排序模型中，不同的用户、商品可能有不同的输入信息和模型参数需求，通过个性化的参数结构设计，可以为每个用户或商品提供定制化的模型服务，从而提高预测的准确性和用户体验。

4、图神经网络：图神经网络在学术界是一个热门方向，图结构相比传统的线性结构具有更强的现实表达能力，通过图网络结构，可以更直观地表达用户和商品之间的关系，并从中抽取出嵌入式信息进行建模。

5、因果推断：在工业界的模型训练中，观测数据往往是有偏的，为了解决这一问题，需要探索无偏学习的方法，并对非显式行为影响进行建模，这有助于提高模型的泛化能力和预测准确性。

四、FAQs

1、为什么选择深度学习进行CTR预估？

深度学习模型具有强大的自动特征学习能力、非线性建模能力和端到端训练优势，能够更好地捕捉用户的兴趣和行为模式，提高CTR预估的准确性。

2、深度学习模型在CTR预估中有哪些常见类型？

常见的深度学习模型包括FNN、PNN、Wide&Deep和DeepFM等，这些模型通过不同的结构和方法来捕捉特征之间的交互信息和非线性关系。

3、如何解决CTR预估中的特征工程问题？

可以采用自动化特征工程技术来提取有效特征并进行合理组合和转换，利用嵌入与MLP的组合来学习更具表征力的embedding也是一个有效的方法。

4、多场景建模在CTR预估中有什么作用？

多场景建模可以将主场景的数据和模型能力赋能给更多的小业务场景，提高模型在不同场景下的适应性和预测性能，这有助于降低人力成本和经济成本。

5、动态参数建模如何提高CTR预估的准确性？

通过为每个用户或商品提供定制化的模型参数结构，可以更好地满足不同场景下的需求，从而提高预测的准确性和用户体验。

6、图神经网络在CTR预估中有何应用？

图神经网络可以利用图结构来表达用户和商品之间的关系，并从中抽取出嵌入式信息进行建模，这有助于提高模型的现实表达能力和预测准确性。

7、如何进行无偏学习和因果推断以提高CTR预估的性能？

需要探索无偏学习的方法并对非显式行为影响进行建模，这有助于解决工业界模型训练中观测数据有偏的问题，提高模型的泛化能力和预测准确性。

五、小编有话说

随着深度学习技术的不断发展，CTR预估也在不断演进和创新，从最初的逻辑回归模型到如今的深度学习模型，每一次技术的革新都带来了性能的显著提升，随着更多新技术和新方法的应用，CTR预估将会更加精准和高效，我们也期待看到更多创新性的研究和应用出现，推动整个行业的进步和发展。