081 | 广告回馈预估综述

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

计算广告领域最核心的问题之一是广告回馈预估。该问题旨在预测用户与广告的交互以及达成交易的概率，涉及搜索广告和展示广告生态系统。然而，广告回馈预估面临着数据稀疏和目标函数的挑战，导致不均衡的数据集和复杂的排序问题。针对这些挑战，文章介绍了监督学习任务中的核心挑战，以及广告回馈预估的算法和模型。常见的算法包括对数几率回归、树模型（如GBDT）以及利用深度学习进行建模。最后，文章提出了思考题，引发读者对解决不均衡数据集的方案以及广告预估的额外处理进行讨论。整体而言，本文深入浅出地介绍了广告回馈预估的核心问题和相关挑战，为读者提供了对该领域的全面了解。