[发明专利]分布式CTR预测模型训练的方法和系统有效
| 申请号： | 201310741493.X | 申请日： | 2013-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN103745225A | 公开（公告）日： | 2014-04-23 |
| 发明（设计）人： | 崔晶晶;林佳婕;刘立娜;李春华;马占国 | 申请（专利权）人： | 北京集奥聚合网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙) 11390 | 代理人： | 胡剑辉 |
| 地址： | 100028 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及大数据机器学习领域，公开了一种分布式CTR预测模型训练方法和系统，在分布式并行框架下进行逻辑回归计算，将参数和数据分配到多个一级集群中进行处理；将一级集群进一步细分为多个二级集群，每个一级集群内部的二级集群采用MapReduce架构，Map计算梯度，Reduce计算迭代方向和步长；在二级集群内部采用任务备份机制。通过本发明的方法和系统，能够提高逻辑回归计算中可以处理的样本数和特征参数，同时提高系统的整体运行效率，缩短计算和处理时间，还能有效防止节点出现大的故障而使整个计算中断的情况发生。 | ||
| 搜索关键词： | 分布式 ctr 预测 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种分布式CTR预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括步骤：（1）将全部参数数据集合分块，形成多个训练样本块；（2）每个一级集群执行一个回归模型的副本，处理全部参数数据集合的一个训练样本块；（3）每个一级集群处理完一个训练样本块后，将训练完的参数数据传到参数服务器上进行更新；（4）参数服务器对参数数据进行统一更新，然后再将更新后的参数数据分别下发到每个一级集群。
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