- 1、本文档共28页,可阅读全部内容。
- 2、原创力文档(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
Real Negatives Matter:
Continuous Training with Real Negatives for
Delayed Feedback Modeling
Takeaways
ü Previous delayed feedback models for continuous training have some issues
• Biased feature distribution
• Lack of label certainty
ü We propose the DEFER method for delayed feedback modeling
• Ingesting real negative samples into the training pipeline, addressing the above issues
ü Our practices on deployment
• Significant improvement on industrial datasets
• Online A/B test: over 6.0% improvement on CVR in several scenarios
Outline
ü Background
ü Proposed Method
ü Experiment
üConclusion
Distribution Shift in Display Advertising
ü In display advertising, the data distribution is dynamically shifting
Special event New ads New user
Continuous Training
ü To catch up with the distribution shift, the model needs to update continuously, e.g., every 5
minute.
Streaming data Model Training Online Serving
Common Way for CTR/CVR Model Training
Click/conversion happens Labeled as a positive
Set a waiting window
N
ot h
a
p
pen Labeled as a negative
Negative
Positive
Waiting Window
Challenge: Delayed Feedback
ü The conversion action may occur hours or days later.
Cumulative distribution of the click to
conversion delay on the Criteo dataset.
[1] Olivier
您可能关注的文档
- 翻转课堂课中学习活动设计(微教案).doc
- 翻转课堂课中学习活动设计(微作业).doc
- 翻转课堂课中学习活动设计(微教案).doc
- 翻转课堂课中学习活动设计(微作业).doc
- 2-2 字体跳动深度召回-Deep Retrieval:Learning A Retrievable Structure for Large-Scale Recommendations.pdf
- 2-5 强化学习算法在京东广告序列推荐场景的应用.pdf
- 1-2 大规模预训练语言模型在百度搜索中的应用研究.pdf
- 1-5 对比学习视角:重新审视推荐系统的召回粗排模型.pdf
- A1 混合式教学学情分析的一般方法与路径.pptx
- 混合式教学的小组建设策略.pptx
文档评论(0)