Simple and scalable response prediction 翻译
摘要
1. 介绍
2. 相关的工作
3 数据和特征
3.1 数据和Yahoo! Real Media Exchange
3.2 点击率和转化率
3.3 展示广告中的特征/协变量
3.4 分析点击→转换延迟
4 模型
4.1 逻辑回归
4.2 离散变量
4.3. Hashing trick
4.4 冲突分析
4.5 关联特征
4.6 多任务模型
4.7 采样
4.8 正则化和平滑
4.9 贝叶斯逻辑回归
5 模型结果
5.1 实验设置
5.2 hashing trick
5.3 采样的影响
5.4 和反馈模型的对比
5.5 与分层模型进行比较
5.6 广告主信息的价值
5.7 多哈希函数
6. 特征选择
6.1 条件相互信息
9 结论
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5 模型结果
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