[发明专利]基于FM算法的CTR预估方法及系统有效
| 申请号： | 201810599540.4 | 申请日： | 2018-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN108960293B | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 张震;吕传成 | 申请（专利权）人： | 玩咖欢聚文化传媒（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 | 代理人： | 张绍磊 |
| 地址： | 100101 北京市朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供的基于FM算法的CTR预估方法及系统，该方法在Spark集群对ml包实现FM模型扩展，并对FM模型做降维优化，得到准线性模型；选取待测环境下不同的特征组合，对准线性模型进行模型训练；对不同特征组合的模型训练结果做A/B Test，选取效果最好的特征组合和训练后的准线性模型作为最佳模型，并在HDFS中做持久化；调用最佳模型的准线性模型，根据最佳模型的特征组合选取待测环境下的特征，将选取的特征传入调用的准线性模型中计算，得到CTR预估结果。通过FM模型能自动学习高阶属性的权值，不用通过人工的方式选取特征来做交叉，考虑特征之间的关系，增强了模型的泛化能力，并且适合处理稀疏数据，能够用于对时间要求较高的计算广告方向的CTR预估。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 fm 算法 ctr 预估 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于FM算法的CTR预估方法，其特征在于，包括：在Spark集群对ml包实现FM模型扩展，并对FM模型做降维优化，得到准线性模型；选取待测环境下不同的特征组合，对准线性模型进行模型训练；对不同特征组合的模型训练结果做A/B Test，选取效果最好的特征组合和训练后的准线性模型作为最佳模型，并在HDFS中做持久化；调用最佳模型的准线性模型，根据最佳模型的特征组合选取待测环境下的特征，将选取的特征传入调用的准线性模型中计算，得到CTR预估结果。
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