2026年廣告點(diǎn)擊率預(yù)估算法試題含答案一、單選題（每題2分，共10題）1.在廣告點(diǎn)擊率預(yù)估（CTR）中，以下哪種模型通常更適合處理高維稀疏數(shù)據(jù)？A.邏輯回歸模型B.決策樹(shù)模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.支持向量機(jī)模型2.對(duì)于廣告點(diǎn)擊率預(yù)估任務(wù)，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映模型的業(yè)務(wù)效果？A.AUC（AreaUndertheCurve）B.F1-scoreC.PrecisionD.Recall3.在CTR預(yù)估中，以下哪種特征工程方法能有效減少特征冗余？A.標(biāo)準(zhǔn)化B.特征組合C.降維（如PCA）D.特征編碼（如One-Hot）4.LambdaMART算法屬于哪種類(lèi)型的優(yōu)化器？A.梯度下降法B.坐標(biāo)下降法C.序列最小優(yōu)化（SMO）D.隨機(jī)梯度森林（RandomForest）5.在廣告點(diǎn)擊率預(yù)估中，以下哪種策略有助于解決冷啟動(dòng)問(wèn)題？A.增加更多的歷史特征B.使用輕量級(jí)模型（如LR）C.引入用戶(hù)/廣告的先驗(yàn)知識(shí)（如先驗(yàn)點(diǎn)擊率）D.提高模型復(fù)雜度二、多選題（每題3分，共5題）6.以下哪些屬于常見(jiàn)的CTR預(yù)估特征類(lèi)型？A.用戶(hù)特征（如年齡、性別）B.廣告特征（如出價(jià)、創(chuàng)意）C.上下文特征（如時(shí)間、地點(diǎn)）D.歷史交互特征（如點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率）E.特征交互特征（如用戶(hù)×廣告組合）7.在CTR預(yù)估中，以下哪些方法有助于提升模型的業(yè)務(wù)泛化能力？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)（如SMOTE）B.特征交叉C.聚類(lèi)特征D.跨域特征選擇E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正則化（如Dropout）8.LambdaMART算法相較于其他排序算法的優(yōu)勢(shì)包括？A.支持多目標(biāo)優(yōu)化B.具有較好的泛化能力C.實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單高效D.對(duì)異常值不敏感E.支持在線(xiàn)學(xué)習(xí)9.在廣告投放場(chǎng)景中，以下哪些指標(biāo)屬于業(yè)務(wù)目標(biāo)層的組成部分？A.點(diǎn)擊率（CTR）B.轉(zhuǎn)化率（CVR）C.廣告收入D.用戶(hù)留存率E.流量消耗10.在CTR預(yù)估中，以下哪些方法能有效緩解數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題？A.重采樣（過(guò)采樣/欠采樣）B.特征嵌入（如Word2Vec）C.邏輯回歸的L1正則化D.多層感知機(jī)（MLP）E.上下文特征動(dòng)態(tài)加權(quán)三、簡(jiǎn)答題（每題4分，共5題）11.簡(jiǎn)述CTR預(yù)估中特征交叉的意義和常見(jiàn)方法。12.解釋LambdaMART算法的基本原理及其在廣告排序中的優(yōu)勢(shì)。13.在廣告點(diǎn)擊率預(yù)估任務(wù)中，如何處理數(shù)據(jù)冷啟動(dòng)問(wèn)題？請(qǐng)列舉至少三種方法。14.描述在線(xiàn)學(xué)習(xí)在CTR預(yù)估中的應(yīng)用場(chǎng)景及其挑戰(zhàn)。15.在廣告平臺(tái)中，如何平衡CTR和CVR兩個(gè)目標(biāo)？請(qǐng)說(shuō)明優(yōu)化思路。四、計(jì)算題（每題6分，共2題）16.假設(shè)某廣告平臺(tái)的CTR預(yù)估模型使用邏輯回歸，特征包括用戶(hù)年齡（連續(xù)型）、性別（分類(lèi)型）和廣告出價(jià)（連續(xù)型）。現(xiàn)有一用戶(hù)樣本：年齡=25歲，性別=男，廣告出價(jià)=0.8元。模型參數(shù)如下：w1=0.5，w2=-0.3，w3=0.2，b=-1.0。請(qǐng)計(jì)算該用戶(hù)點(diǎn)擊廣告的概率（即P(Click)）。17.某廣告平臺(tái)使用LambdaMART算法進(jìn)行排序，當(dāng)前輪次的特征權(quán)重更新如下：-特征1：Δw=0.1-特征2：Δw=-0.05-特征3：Δw=0.02假設(shè)上一輪的特征權(quán)重分別為：w1=0.4，w2=0.3，w3=0.2。請(qǐng)計(jì)算新一輪的特征權(quán)重。五、開(kāi)放題（每題10分，共2題）18.結(jié)合中國(guó)電商廣告市場(chǎng)的特點(diǎn)（如移動(dòng)端主導(dǎo)、用戶(hù)行為碎片化等），設(shè)計(jì)一套CTR預(yù)估模型的特征工程方案。請(qǐng)說(shuō)明特征選擇邏輯和具體方法。19.假設(shè)你正在優(yōu)化一個(gè)廣告平臺(tái)的CTR預(yù)估模型，當(dāng)前模型在A/B測(cè)試中表現(xiàn)穩(wěn)定，但業(yè)務(wù)方希望進(jìn)一步提升點(diǎn)擊后的轉(zhuǎn)化率（CVR）。請(qǐng)?zhí)岢鲋辽偃N可行的優(yōu)化策略，并說(shuō)明其原理。答案及解析一、單選題答案1.C-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更適合處理高維稀疏數(shù)據(jù)，可通過(guò)嵌入技術(shù)有效降維并保留特征信息。2.A-AUC最能反映模型在不同閾值下的排序能力，直接關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)指標(biāo)（如CTR）。3.C-降維（如PCA）能有效減少特征冗余，同時(shí)保留主要信息。4.C-LambdaMART是序列最小優(yōu)化（SMO）算法的改進(jìn)版，適合多分類(lèi)排序。5.C-引入先驗(yàn)知識(shí)（如先驗(yàn)點(diǎn)擊率）能有效緩解冷啟動(dòng)問(wèn)題，因冷啟動(dòng)樣本稀疏。二、多選題答案6.A、B、C、D、E-以上均為常見(jiàn)CTR預(yù)估特征類(lèi)型，特征交叉（E）能進(jìn)一步挖掘特征間關(guān)系。7.A、B、C、D、E-數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征交叉、聚類(lèi)特征、跨域特征選擇和正則化均有助于提升泛化能力。8.B、C、D-LambdaMART具有泛化能力強(qiáng)、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、對(duì)異常值不敏感等優(yōu)勢(shì)。9.A、B、C-CTR、CVR和廣告收入是典型的業(yè)務(wù)目標(biāo)層指標(biāo)。10.A、B、C、D-重采樣、特征嵌入、L1正則化和MLP均能有效緩解數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題。三、簡(jiǎn)答題答案11.特征交叉的意義：-通過(guò)組合不同特征，挖掘更深層次的關(guān)聯(lián)性，提升模型預(yù)測(cè)能力。-常見(jiàn)方法：手動(dòng)組合（如用戶(hù)年齡×廣告類(lèi)別）、自動(dòng)交叉（如特征組合算法）。12.LambdaMART原理：-逐步優(yōu)化特征權(quán)重，通過(guò)多輪加權(quán)排序（MART）迭代更新。-優(yōu)勢(shì)：結(jié)合樹(shù)模型的排序能力和線(xiàn)性組合的泛化性，適合廣告排序場(chǎng)景。13.冷啟動(dòng)處理方法：-先驗(yàn)知識(shí)引入：使用用戶(hù)/廣告的先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)信息（如全局平均點(diǎn)擊率）。-輕量級(jí)模型：使用LR等簡(jiǎn)單模型快速響應(yīng)，后續(xù)逐步優(yōu)化。-用戶(hù)畫(huà)像補(bǔ)全：結(jié)合其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（如搜索行為）補(bǔ)充特征。14.在線(xiàn)學(xué)習(xí)應(yīng)用：-場(chǎng)景：廣告點(diǎn)擊行為快速變化（如季節(jié)性、熱點(diǎn)事件），需實(shí)時(shí)更新模型。-挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)流不均衡、冷啟動(dòng)問(wèn)題、模型漂移檢測(cè)。15.平衡CTR和CVR：-多目標(biāo)優(yōu)化：使用加權(quán)CTR+CVR損失函數(shù)。-分階段優(yōu)化：優(yōu)先提升CTR，后續(xù)通過(guò)CVR反饋調(diào)整。-業(yè)務(wù)規(guī)則約束：設(shè)定出價(jià)下限或預(yù)算分配策略。四、計(jì)算題答案16.P(Click)計(jì)算：-Logit=w1×年齡+w2×性別+w3×出價(jià)+b=0.5×25-0.3×1+0.2×0.8-1.0=6.7-P(Click)=1/(1+e^(-6.7))≈0.99717.新權(quán)重計(jì)算：-w1=0.4+0.1=0.5-w2=0.3-0.05=0.25-w3=0.2+0.02=0.22五、開(kāi)放題答案18.電商廣告特征工程方案：-移動(dòng)端適配：-特征：設(shè)備型號(hào)、網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型、地理位置（LBS）。-方法：聚類(lèi)用戶(hù)設(shè)備行為，提取高頻交互模式。-行為序列建模：-特征：用戶(hù)近7天瀏覽/點(diǎn)擊/加購(gòu)行為序列。-方法：使用RNN/LSTM捕捉時(shí)序依賴(lài)。-社交特征：-特征：關(guān)注/粉絲關(guān)系鏈，群聊活躍度。-方法：圖嵌入技術(shù)（如GraphNN）提取社交關(guān)系。19.提升CVR優(yōu)化策略：-多目標(biāo)排序：-策略：將CTR+CVR合并為加權(quán)損失函數(shù)，平衡短期點(diǎn)擊與長(zhǎng)期轉(zhuǎn)化。-原理：通過(guò)業(yè)務(wù)目標(biāo)聯(lián)合優(yōu)化，避免僅關(guān)注點(diǎn)擊。-用戶(hù)分群精投：