每日一博 | 剖析经典论文 GBDT+LR
点击上方蓝字,关注并星标,和我一起学技术。 今天我们来剖析一篇经典的论文:Practial Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook。从这篇paper的名称当中我们可以看得出来,这篇paper的作者是Facebook的广告团队。这是一篇将GBDT与LR模型结合应用在广告点击率预测的方法,虽然距今已经有好几年了,但是文中的方法仍然没有完全过时,至今依然有一些小公司还在使用。 这篇paper非常非常经典,可以说是推荐、广告领域必读的文章,说是业内的常识也不为过。这篇文章的质量很高,内容也比较基础,非常适合作为大家的入门paper。 本文有点长,建议先马后看。 简介 paper开头的部分简单介绍了一下当时互联网行业当中广告的地位以及当时Facebook的规模,当时Facebook有着7.5亿的日活(日活跃用户daily active users),超过一百万有效的广告商,因此对于Facebook来说选择合适有效的广告投放给用户的重要性是非常巨大的。在此基础上引出了Facebook的创新性做法,即将GBDT与逻辑回归模型进行组合,在真实...