漫谈深度学习时代点击率预估技术进展

2019 年 1 月 19 日

漫谈深度学习时代点击率预估技术进展

一、写在前面

关于标题所承载的话题,一直有计划写个总结,没料到各种耽搁,从 17 年底拖到了 19 年的今天。不过这也带来了一点额外的收获,18 年呈现的新挑战让我对技术的发展脉络和关键点有了更深刻的认知。因此在这个时间点,在深度学习 (Deep Learning,下文简称 DL) 落地互联网、驱动业界技术的轮子旋转了差不多第一圈的时候,系统地把我们的实践经验做个梳理和盘点,跟大伙聊聊,对业界、对不少还在这条路上折腾的同行们,权当一个可做粗浅参考的路标。此外,既然踩在了第二圈即将转动的交叉点附近,也斗胆对下一阶段技术的发展抛些板砖,谈谈我们看到的挑战和趋势。

能力有限, 本文主要以点击率 (Click-Through Rate, CTR) 预估技术这个战场来展开叙述:

  1. 这是我熟悉的主场,下文叙述也主要以我负责的阿里定向广告点击率预估技术发展过程为蓝本 ;

  2. 我常把 CTR 预估技术类比为数学领域的黎曼猜想,它是镶嵌在互联网应用技术上的一颗闪亮的明珠,它的技术前进既是业界技术的真实写照、很多时候也是引领和驱动互联网应用技术发展的原力 (广告领域的性价比因素)。

当然资深的从业者们应该都清楚,互联网一大批核心技术都跟 CTR 预估有着千丝万缕的联系,因此这里技术的探讨足够典型。

原文链接:【 https://www.infoq.cn/article/XA055tpFrprUy*0UBdCb 】。未经作者许可,禁止转载。

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2019 年 1 月 19 日 14:30 11748

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