pCTR和pCVR预估

Vivo CTR架构图

阿里云pCTR/pCVR服务架构

百度云点pCTR服务架构

点击率预估是个分类问题，我们希望预测出用户点击与否的同时还输出概率，通常基于历史广告的点击数据和query的各种特征，通过机器学习模型来预测CTR，常用的算法有：LR、RF、GDBT、FM、FFM和DNN等，实现CTR预估的过程如下：

数据准备

数据清洗

特征提取

格式转化

创建数据集

训练模型

LR

优点：简单、训练快、模型解释性高

缺点：

RF

GDBT

FM

FFM

DNN

评估模型

AUC

ROC

模型调参及优化