推荐系统中 排序策略 CTR 动态加权平均法

CTR(Click-Through Rate)动态加权平均法是一种用于计算广告点击率的方法,其中每个点击率被赋予一个权重,这个权重可以随着时间、事件或其他因素而动态调整。这种方法旨在更灵活地反映广告点击率的变化,使得最近的数据更具影响力。

具体而言,CTR动态加权平均法可以采用如下的算法:

  1. 定义权重规则: 设定权重的计算规则,这可以根据业务需求、广告投放策略或其他因素进行调整。例如,可以设定权重与时间的关系,最近的数据权重较大,较早的数据权重较小。

  2. 收集历史CTR数据: 收集广告历史点击率数据,包括点击次数和展示次数。

  3. 计算动态权重: 根据设定的权重规则,计算每个CTR的动态权重。可能的规则包括指数衰减、滑动窗口平均等。

  4. 加权平均计算: 将每个CTR乘以其对应的动态权重,然后将这些加权值相加,最后除以总权重得到动态加权平均CTR。

数学上,动态加权平均CTR的计算公式为:

其中,CTR1,CTR2,…,CTRn 是历史CTR数据,w1,w2,…,wn 是对应CTR的动态权重。

CTR动态加权平均法的优势在于能够更灵活地适应数据变化,对于最近的数据更加敏感,使得模型更能反映当前用户行为和市场趋势。这对于实时广告投放和个性化推荐等应用场景具有重要意义。

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