数据集介绍 简述 平台展示给用户特定的广告，用户存在点击与不点击两种行为。给定某平台实际广告业务中的用户行为数据，共包含13个用户相关的字段，其中isClick字段表明用户是否会点击广告。 数据描述 数据介绍 广告点击率预估是在线广告交易的核心环节之一，如果说一家公司想知道 CTR（点击率），以确定将他们的钱花在数字广告上是否值得。点击率高表示对该特定广告系列更感兴趣，点击率低可能表明广告可能不那么相关。高点击率表明更多人点击了网站，这有利于在谷歌、必应等在线平台上以更少的钱获得更好的广告位置。 近年来，各大有关广告点击率预估的比赛相拥而至，如腾讯广告算法大赛、科大讯飞营销算法大赛、阿里妈妈点击率预估大赛等。可以看出这是一个企业长期关注的问题，也是值得花时间探索的问题。 内容范围 平台展示给用户特定的广告，用户存在点击与不点击两种行为。给定某平台实际广告业务中的用户行为数据，共包含13个用户相关的字段，其中isClick字段表明用户是否会点击广告。 任务目标是通过训练集训练模型，来预测测试集中isClick字段的概率结果，即用户点击平台所推荐广告的概率，以此为依据，表示用户对特定

自己翻页,自动识别直通车广告图片,并精准找到图片进行点击,提高点击率.

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预测物品的点击率在计算广告、推荐系统等不同业务系统中都有一定需求，因此业界在这方面进行了不少研究。然而在机器学习领域，书籍出版远远落后于业界知识更新，这就要求每个从业者阅读大量资料和论文才能跟上知识更新的步伐，而这又需要耗费大量的时间和精力。本文是作者对阅读过的大量相关研究文献的小结，作者尝试结合文献与工作实践梳理广告点击率预测、推荐方面相关的技术脉络，希望能对大家有所帮助。在计算广告系统中，一个可以携带广告请求的用户流量到达后台时，系统需要在较短时间（一般要求不超过100ms）内返回一个或多个排序好的广告列表；在广告系统中，一般最后一步的排序score=bid*pct^alpha；其中alp

内含数据集以及算法的源码，适合算法工程师在本领域的练手项目

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