【51CTO.com原创稿件】阿里妈妈，是一个想让世界没有难做的营销的大年夜数据平台，它拥有阿里巴巴集团的核心贸易数据。在这里，天天有跨越50亿的推广流量完成跨越3亿件商品的推广展示，覆盖高达98%的网平易近，实现数字媒体（PC端+无线端+互联网电视端）的一站式触达。

在这些鲜亮的数据背后，是什么样的核默算法在起感化？它若何包管商家的产品获得最有效的推荐？本文将给大年夜家详解阿里妈妈 CTR 预估核默算法 MLR 的研发背景和应用实践。

点击经由过程率 CTR（Click-Through-Rate），指收集告白（图片告白/文字告白/关键词告白/排名告白/视频告白等）的点击达到率，即该告白的实际点击次数除以告白的┞饭现量。

CTR 预估是互联网计算告白中的关键技巧环节，预估精确性直接影响商家的告白收入。告白范畴的 CTR 预估面对的是超高维离散特点空间中模式发明的挑衅，即若何拟合现稀有据的规律，同时又具备推广性。

传统CTR预估算法和非线性模型存在的不足

业界传统的 CTR 预估解法是广义线性模型 LR (logistic regression，逻辑斯特回归)+人工特点工程。LR 应用了 Logit 变换将函数值映射到0~1区间，映射后的函数值就是 CTR 的预估值。LR 这种线性模型很轻易并行化，处理上亿条练习样本不是问题。

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本文标题：亿级推广流量仍能精准推荐？解读核心算法的应用实践

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