搜索广告

简介

搜索广告指,在搜索过程中,搜索引擎推送给我们的互联网广告。参考Google财报,绝大部分收入来自于搜索广告。一般来说,当用户输入一个查询后,广告系统会经过:广告检索、广告排序、流量分配,三个模块为用户提供广告。

思维导图

searchad

在线学习

模型获得一个训练样本,利用一个迭代方法更新模型变量,使得当前期望loss最小。

实际使用中,特征向量高维稀疏性,需要采用特征缩减技术进行特征稀疏化处理,可使用L1泛数加入目标函数。
工业界需要CTR预估模型具有自适应性,能够迅速适应数据变化。如,逻辑回归模型采用随机梯度下降法就具备在线学习能力。

SGD简单易行,但很难得到特征向量稀疏结果,且精度低,收敛慢,Google提出的FTRL-Proximal方法可以得到稀疏性更好地训练结果。FTRL算法融合了RDA算法能产生稀疏模型的特性和SGD算法能产生更有效模型的特性,在处理诸如LR之类的非光滑正则化项的凸优化问题上性能更出色。算法详细理解参考博文1
ftrl

除了运用L1正则化降低特征维度,其他常见的方法也可以降低特征维度,比如,

  • 泊松选择法,不同特征表中的新特征以P的概率接纳其进入特征表。

参考文献:

  1. 理解FTRL算法
  2. 《互联网广告算法和系统实践》
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