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计算广告论文、学习资料、业界分享

在这里分享我工作中实现或者阅读过的计算广告相关论文、学习资料和业界分享。作为自己工作的整理和总结,也希望能为计算广告相关行业的技术同学带来便利。所有资料均来自于互联网,如有侵权,请联系王喆

下面将列出所有的资料目录,以及我对每篇文章的简要介绍
如有任何问题,欢迎对计算广告感兴趣的同学与我讨论,我的联系方式如下:

目录

Allocation

广告流量的分配问题

Bidding Strategy

计算广告中广告定价,RTB过程中广告出价策略的相关问题

Budget Control

广告系统中Pacing,预算控制,以及怎么把预算控制与其他模块相结合的问题

Computational Advertising Architect

广告系统的架构问题

CTR Prediction

CTR预估模型相关问题

Explore and Exploit

探索和利用问题,计算广告中非常经典的问题, 也是容易被大家忽视的问题,其实所有的广告系统都面临如何解决新广告主冷启动的问题,以及在效果不好的情况下如何探索新的优质流量的问题,希望该目录下的几篇文章能搞帮助到你。

Factorization Machines

FM因子分解机模型的相关paper,在计算广告领域非常实用的模型

Google Three Papers

Google三大篇,HDFS,MapReduce,BigTable,奠定大数据基础架构的三篇文章,应该读一读

Guaranteed Contracts Ads

Machine Learning Tutorial

机器学习方面一些非常实用的学习资料

Optimization Method

Online Optimization,Parallel SGD,FTRL等优化方法,很实用的一些文章

Recommendation

推荐系统相关文章,研究不多,欢迎补充

Topic Model

话题模型相关文章,PLSA,LDA,进行广告Context特征提取,创意优化肯定会用到Topic Model

Transfer Learning

迁移学习相关文章,计算广告中经常遇到新广告冷启动的问题,利用迁移学习能较好解决该问题

Tree Model

树模型和基于树模型的boosting模型,树模型的效果在大部分问题上非常好,在CTR,CVR模型以及特征工程方面的应用非常广,值得深入研究

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Papers on Computational Advertising

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