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如何从模型到部署加速基于FPGA的广告推荐算法

????机器立柱中心

????作者:梅碧峰,雪湖科技

????在本文中,您可以了解广告推荐算法的广度和深度模型,以及如何优化和评估模型。我还为您准备了一种硬件加速方法,用于将模型部署到FPGA。希望对你有帮助。阅读本文可能需要20分钟。

????早上起来打开音乐应用程序。今天的歌曲列表将为您推荐一些歌曲。地铁空闲时,刷一小段视频如颤抖,使无聊的时间变得有趣。睡前打开你的购物应用,看看今天货架上有没有新产品。在你知道之前,你已经习惯了这些应用程序。你有没有注意到为什么这些应用程序如此了解你,你喜欢听什么样的音乐,你喜欢什么样的短视频,你喜欢什么样的商品?

????图1:美食应用程序的推荐页面

????所有这些应用程序都有类似“猜猜你喜欢什么”的专栏。使用它的时候,你会想知道它是如何工作的,直到我喜欢为止。当然,这里会有“我怎么能喜欢这个”土套。实际上,这些推动是由机器学习建立的推荐系统预测的。今天,我们将介绍ctr预测模型,它是推荐系统的重要成员。让我们对ctr预测模型有一个初步的了解。

????先知道两个名词

????点击率(click-through rate)点击率,是指在一定时间内点击/曝光的数量*100%,表示广告中点击了一个*点击率条。

????ECPM(每千人的收入成本)每1000个风险产生收入。ecpm=1000*ctr*单广告点击价。

????让我们举个例子:

????广告A:4%点击率,每曝光1元,广告B:1%点击率,每曝光5元。如果你想投放1000个广告,你会选择广告A还是广告B?直观地说,广告A有很高的点击率,当然,选择投放广告A。

????所以:ecpm=1000*ctr*点击出价:

????ECPM(A)=1000*4%*1=40

????ECPM(b)=1000*1%*5=50

????然而,从ECPM指数来看,广告B将带来更高的收益,这是广告投标的关键计算规则。

????我们可以看到,ctr用于对广告进行排名。计算ECPM时,只有ctr是未知的,只要ctr值是准确的。因此,点击率预测也是广告招标系统的一个关键指标。广告系统的点击率估计在具体价值上比推荐系统更为苛刻。例如,推荐系统可能只需要知道A的ctr大于B的to秩。

wo men ke yi kan dao, ctr yong yu dui guang gao jin xing pai ming. ji suan ECPM shi, zhi you ctr shi wei zhi de, zhi yao ctr zhi shi zhun que de. yin ci, dian ji lv yu ce ye shi guang gao zhao biao xi tong de yi ge guan jian zhi biao. guang gao xi tong de dian ji lv gu ji zai ju ti jia zhi shang bi tui jian xi tong geng wei ke ke. li ru, tui jian xi tong ke neng zhi xu yao zhi dao A de ctr da yu B de to zhi.

????由于广告不直接按ctr排序,加上竞价,广告系统不仅需要知道a的ctr大于b的,还需要知道a的ctr大于b的ctr。

????让我们来看另一个例子:

????如果广告A:点击率为5%,广告B:点击率为5%,点击价格相同,我们应该选择广告A还是广告B?点击率是一样的,点击价格是一样的,我们可以得到同样的ECPM,我们应该如何选择投放广告A还是B?

????此时,我们可以根据广告属性提出针对性的建议,并针对不同人群提出适当的建议。例如:广告A是一个套餐,广告B是一个游戏,可以针对性地提出建议。也就是说,广告A为女性,B为男性,会增加总的广告收益率。

????ctr模型是如何得到结果的?

????我们可以根据经验判断广告点击率的属性:广告行业、用户年龄、用户性别等。有三种属性:

????使用者:年龄、性别、收入、兴趣、工作等。

????广告项目:种类、价格、创意、实用性等。

????其他:时间、地点、频率、当前热点等。

????这些决定属性在ctr预测模型中称为特征。在ctr预测模型中,有一个重要的过程称为“特征工程”,它可以发现和处理影响点击率的特征,如特征二值化为0和1、连续特征离散化、特征平滑化和矢量化。

????因此,ctr模型等价于无数特征(x)的函数。ctr=f(x1,x2,x3,x4,x5…),输入历史数据训练,不断调整参数(超级参数)。模型根据输入数据更新参数(权重),并最终迭代多次。参数(权重)几乎不变。当输入新数据时,将预测数据的结果,即点击率。

????那么你对如何建立和训练一个好的ctr预测模型感到好奇吗?

????一、模型迭代过程

????推荐系统是两类常见的场景:基于CF(协作过滤)和基于内容(基于内容的推荐

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发布时间:14:49:36


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