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.规模s现 s现 AUCTIONBidBidon“HTC”qquery”eadslistRankRankbyeCTR*BIDAlive(AdLivingCTRPredictSystem)L2M(OnlineLearningtoMatch).人工/算法进行组合特征；(BatchLearning).百亿级样本/每天，每次使用30~90天；.几十台机器，百轮左右，训练10个小时左右；.f*为全局最优解：f*(.)=argminl(yt,ft(xt))f∈H.在线算法的Regret：regret=[l(yt,ft(xt))−l(yt,f*(xt))]希望Regret尽可能小TruncatedGradient(Langford,2009).TruncatedGradient(Langford,2009)......AdPredictor:cklogCollectorAcc-LRcklogCollectorAcc-LRrver.采样：正负样本失衡+多线程.异步方案：MiniBatch+PS.PC-->无线，传统触发的问题？.出发点：.信息检索，非CPM；.数据覆盖：.网页数据：无商业性(小说、新闻)；•触发本质：IR，根据信息去检索ItemAQuery、OS、Browser、PID；ii.CTR：.难点：A&B.组合特征，泛化新能差；.Bid：^^K^Kru,m=pqm=puk⋅qmk^ru,m=u+bu+bm+bt+pqm+xuTyt+siTzt+gu,fhifltf54442214^nnn100100……… …0…100100……… …0……………00100010……… …0……………00100001……… …0……………00010100………00010010……00010001………00001100……… ………………00001001……… ………………00_ ag(x):(x):=•损失函数：•损失函数：L(x)=w+C*Log(1+e−y*sum)•AdapativeLearningRate
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