SIR 在 IsoReg 基础上通过线性插值 scaling 来得到每个样本的校准后预估值，因此校准函数为分段线性的形式。 NeuCalib 提出了 特征粒度校准 (field-aware calibration) 的概念，即认为给定特征域 (field) 下的不同特征取值 (field value) 应该有不同的校准函数，因为不加区分地用全局后验作为校准依据时会出现一些样本被抬高而另一些样本被拉低的情况。 方法层面上，NeuCalib 采用将 logit 分桶后学习一个全局的分段线性函数作为校准函数，并在映射后的 logit 上添加了一路辅助网 …

鉴于pCVR预估时，准确性问题会比较突出，对Calibration的依赖比较重，所以就在这里一并介绍了。 1.背景. 在oCPX业务下（以oCPC为例，如下图），pCVR预估的准确性直接决定了产品的正向效果。 所以，CVR模型除了要关注排序指标外，还需要重点关注预估值偏差（预估值 vs 真实概率）。 那么，又有哪些原因会导致模型预估值不准呢？ 1） 样本采样：当正负样本差异比较大时，为降低样本占比高一方的影响及提升模型训练速度，业界常采用负采样方法。 在CTR模型中比 …

2023年7月18日 · 保序回归法目前是业界最常用的校准方法。常见的算法是保序回归平滑校准算法（Smoothed Isotonic Regression，SIR）。整体执行步骤如下： Step1—区间分桶

cvr: (Conversion Rate) 转化率 = order / click，点击广告中用户转化的概率。 （如注册，激活，创角等） cpa：(Cost per Action) 转化成本 = cost / order, 表示广告主每获得一个转化需付的成本。

我们常用的保序线性回归SIR就是基于类簇划分的校准算法，但如果划分的Group较粗校准意义不大，划分的较细又会导致数据不置信，存在波动，因此工程的实践方案就是设计一些规则实现校准粒度的退化，比如该商品曝光量不足就退化为品类粒度校准。

2021年6月10日 · 本文基于这一技术框架进行继续介绍，聚焦于位置偏差问题的最新进展，并详细地介绍团队在美团广告取得显著业务效果的位置偏差CTR模型优化方案，以该方案为基础形成的论文《Deep Position-wise Interaction Network for CTR Prediction》也被国际顶级会议SIGIR 2021录用。 1. 背景. 美团到店广告平台算法团队基于美团和点评双侧的广告业务场景，不断进行广告前沿技术的深入优化与算法创新。 在大多数广告业务场景下，广告系统被分为四个模块，分别是 …

2024年8月14日 · Fate brutally separated Avery Sakai from her girlfriend Nico Xing, but acceptance at Bridleham Academy might be just the thing to bring them back together. As it turns out though, Nico's extracurriculars are the last thing Avery expected.

2025年1月22日 · Avery should have heeded Nico's warnings, because last night's S.I.R. match did not go as planned, with furious consequences! But as the days go by, Nico has been harboring secret feelings, while Avery settles into a newfound sense of vengeance...

2024年8月14日 · Get ready for your new obsession... MOTORCYCLE JOUSTING!Fate brutally separated Avery Sakai from her girlfriend Nico Xing, but acceptance at Bridleham Academy might be just the thing to bring them back together. As it turns out though, Nico's extracurriculars are the last thing Avery expected.Now to win a chance at love, Avery will need to throw herself into the violent but captivating world ...

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