PV.UV.UIP.VV.CPC.CPM.RPM.CTR 具体解释 PV:Page View,页面访问量,也就是曝光量. UV:Unique Visitor,独立访客数,同一个访问多次访问也只算1个访客.通常情况下是依靠浏览器的cookies来确定访客是否是独立访客(之前是否访问过该页面),在同一台电脑上使用不同的浏览器访问或清除浏览器缓存后重新访问相同的页面,也相当于不同的访客在访问,会导致UV量增加. UIP:Unique IP,独立IP,和UV类似,正常情况下,同一个IP可能会有很多个UV

点击率 简介 在搜索引擎(百度.谷歌)中输入关键词后进行搜索,然后按竞价等因素把相关的网页按顺序进行排列出来,然后用户会选择自己感兴趣的网站点击进去:把一个网站所有搜索出来的次数作为总次数,把用户点击并进入网站的次数占总次数的比例叫点击率.较低的点击率意味着,不管您的网站排名如何靠前,用户都不会点击它.这可能说明,他们不认为您的网站会满足他们的需求,或其他网站看起来更好些.提高点击率的方式之一是,查看一下您的网站标题和网页摘要在Google搜索结果中的显示效果:它们是令人信服的吗?它们能准确地代

http://www.cbdio.com/BigData/2015-08/27/content_3750170.htm 1.背景 CTR预估,广告点击率(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 [2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR,逻辑

CTR点击率预估干货分享 http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/52138713

https://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78940565 原创文章,转载请注明出处: http://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78940565 请安装TensorFlow1.0,Python3.5 项目地址: https://github.com/chengstone/kaggle_criteo_ctr_challenge- 前言点击率预估用来判断一条广告被用户点击的

1GBDT和LR融合      LR模型是线性的,处理能力有限,所以要想处理大规模问题,需要大量人力进行特征工程,组合相似的特征,例如user和Ad维度的特征进行组合.      GDBT天然适合做特征提取,因为GBDT由回归树组成所以, 每棵回归树就是天然的有区分性的特征及组合特征,然后给LR模型训练,提高点击率预估模型(腾讯).      例如,输入样本x,GBDT模型得到两颗树tree1和tree2,遍历两颗树,每个叶子节点都是LR模型的一个维度特征,在求和每个叶子*权重及时LR模型的分类

英文原文:14 design tips for more clickable banner ads 译文:http://www.uisdc.com/banner-click-rate 虽然互联网发展迅速,但是利用Banner来推广产品,依然是王道. 很多公司都采用这种形式进行宣传,优点多多:便宜.效果可监测.行之有效. 现在呢,假设有客户让你帮忙设计个Banner广告,你要怎么设计呢?要怎么提高广告的点击率呢? 下面将详细讲述Banner设计的14条建议. 1. 选择最有效的Banner尺寸 根

一 背景       首先举个例子:                          正样本(90)                       负样本(10)         模型1预测        正(90)                                正(10) 模型2预测        正(70)负(20)                正(5)负(5) 结论:        模型1准确率90%:        模型2 准确率75%              考虑对

1. 首先我们通过superset的SQL Editor来编辑语句,语句没有写完整 2. 得到的结果为: 3. 然后点击Visualize,如图所示: 4. 因为要在图中显示不同算法的点击率,需要把datetime设置为日期格式 5. 配置参数 因为我的datetime为20181001格式,图中设置日期的格式为2018-10-01 00:00:00格式,所以我们需要关闭设置日期的格式,不然查不到结果,如图: 点击clear,相当于是关闭设置时间 其中还需设置Metrics为Max(CLICKI

我们通常过于专注于机器学习算法的实现,倾向于忽略这种技术本身的一些重要问题:如未来的应用和政治后果.在这篇文章中,我们从非常受欢迎的非营利组织TED上收集了一系列的视频(并非关注于选择什么语言或算法来解决机器学习问题). 通过这一系列视频,你将从“全景图”的角度了解到关于人工智能和机器学习的有趣讨论.你将会听到全世界不同立场的人对该领域在即将到来的发展对生活产生的影响.利益和后果.主题包括AI的政治和技术责任,AI对未来就业市场的影响,甚至于AI在艺术中的作用. 希望你和我一样喜欢这些演讲. ▍

一.面临问题 在闲鱼生态里,用户之间会有很多种关系.其中大部分关系是由买家触发,联系到卖家,比如买家通过搜索.收藏.聊天等动作与卖家产生联系:另外一部分是平台与用户之间的关系.对这些关系分析之后我们发现这些关系中存在两个问题: 用户产生关系的层次不够丰富:现有系统只维护了一部分用户关系,包括收藏.点赞等,用户关系的层次还不够丰富. 用户之间关系是单向且不够实时:在现有的玩法中,买家可以通过多种行为与卖家产生联系,但卖家不能主动与买家发生关系和互动:而且平台计算的关系都是离线的,对用户的吸引力不足

618电商节火热进行中,某电商App准备向用户推送一条全局活动消息,运营准备了两个推送文案: 文案A:年中囤货我们更懂你,没有大优惠怎敢惊动你:美妆个户,户外运动,医疗健康,一站式备齐,点击>> 文案B:全场特价1折起,跨店满减满300-30,会员更有折上折,6.1激情预售开启,现在就抢,一价到底,点击>> 哪个文案更能打动用户? 我们可以用消息推送来做个A/B测试来确定推送的文案.各选择0.5%的活跃用户,推送不同的文案后分析用户的点击量数据.实际效果如下: 文案A的点击率为:3

1. 概述 广告CTR预估过程中,正负样本比例差距较大,需要采样,但是采用后模型训练的结果是有偏的. 2. 校准方式 用逻辑回归作为激活函数

FTRL由google工程师提出,在13的paper中给出了伪代码和实现细节,paper地址:http://www.eecs.tufts.edu/~dsculley/papers/ad-click-prediction.pdf 本文旨在算法的应用,推导和优化过程详见paper,推荐一篇博文http://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html,有兴趣的可以详读. per-coordinate FTRL_Proximal的伪代码如下: α根据数据和特征自适

基本概念 DAU(Daily Active User)日活跃用户数量.常用于反映网站.互联网应用或网络游戏的运营情况.DAU通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户),这与流量统计工具里的访客(UV)概念相似. UV是unique visitor的简写,访问网站的一台电脑客户端为一个访客. 独立IP:是指独立用户/独立访客. PV(浏览):即Page View, 即页面浏览量,用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次.用户对同一页面的多次访问,访问量累计.

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用到不同方法时候某些系统有不太一样的情况: public class MainActivity extends Activity { private static String TAG = "MainActivity"; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_ma

1.连接数据源很多选项:hive mysql Oracle 等所有数据库 2.写上hive2的那个客户端连接,下边会显示出让我装连接的驱动 ,所有jdbc都需要这样 点进去找到windows的下载一键安装即可,后续连接数据可以看到表 使用一个openStree的图层

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/35465875 学习和预测用户的反馈对于个性化推荐.信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用.在这些领域,用户的反馈行为包括点击.收藏.购买等.本文以点击率(CTR)预估为例,介绍常用的CTR预估模型,试图找出它们之间的关联和演化规律. 数据特点 在电商领域,CTR预估模型的原始特征数据通常包括多个类别,比如[Weekday=Tuesday,Gender=Male, City=London, CategoryId=16],这些原始特