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.規(guī)模s現(xiàn) s現(xiàn) AUCTIONBidBidon“HTC”qquery”eadslistRankRankbyeCTR*BIDAlive(AdLivingCTRPredictSystem)L2M(OnlineLearningtoMatch).人工/算法進行組合特征；(BatchLearning).百億級樣本/每天，每次使用30~90天；.幾十臺機器，百輪左右，訓練10個小時左右；.f*為全局最優(yōu)解：f*(.)=argminl(yt,ft(xt))f∈H.在線算法的Regret：regret=[l(yt,ft(xt))?l(yt,f*(xt))]希望Regret盡可能小TruncatedGradient(Langford,2009).TruncatedGradient(Langford,2009)......AdPredictor:cklogCollectorAcc-LRcklogCollectorAcc-LRrver.采樣：正負樣本失衡+多線程.異步方案：MiniBatch+PS.PC-->無線，傳統(tǒng)觸發(fā)的問題？.出發(fā)點：.信息檢索，非CPM；.數(shù)據(jù)覆蓋：.網(wǎng)頁數(shù)據(jù)：無商業(yè)性(小說、新聞)；?觸發(fā)本質(zhì)：IR，根據(jù)信息去檢索ItemAQuery、OS、Browser、PID；ii.CTR：.難點：A&B.組合特征，泛化新能差；.Bid：^^K^Kru,m=pqm=puk?qmk^ru,m=u+bu+bm+bt+pqm+xuTyt+siTzt+gu,fhifltf54442214^nnn100100……… …0…100100……… …0……………00100010……… …0……………00100001……… …0……………00010100………00010010……00010001………00001100……… ………………00001001……… ………………00_ ag(x):(x):=?損失函數(shù)：?損失函數(shù)：L(x)=w+C*Log(1+e?y*sum)?AdapativeLearningRate

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