百度计算广告学沙龙笔记
首先解释计算广告学，追求的是，在一定环境下用户与广告的最佳匹配，这里的一定环境下，包括用户的query，当前浏览的网页，也有一些用户个人信息，但是比较少，这是用户的隐私数据，不好拿到。
点击率预估的问题：
1表示用户点击，0表示没有点击或者用户根本没看到，这个和推荐系统中用户评分差不多啊，没评分的可能表示用户根本不感兴趣或者用户根本没看到。关键的问题是：特征维度高，数据量大（每天可能上亿次的请求）。
数据预处理的问题，首先是展示于点击日志的拼接，我之前以为是在一起的。包括两方面：日志->数据，这是行上的处理，比如抽样，去除缺失数据什么的；日志->特征，这是矩阵中列的处理。
数据/特征规模的问题：百亿广告（行），千亿/百亿级的特征（列），一个问题是类别不平衡（点击的少，未点击或者用户根本没看到的多），噪声大（恶意点击等等）。
特征复杂度高：特征之间高度非线性，举个栗子：不同性别不同年龄段的人关注的广告不同，人工组合方式把特征的非线性表示出来，例如：什么样的人在什么时间应该展示出什么样的广告。话说我觉得应该是response与特征之间的高度非线性问题吧？不是特征之间的非线性，response可能依赖于非线性的某些特征，而这些特征根需要人工或者机器组合得到。
时效性高：点击率随着时间变化，也就是随着时间人的兴趣会变化。
话说核心还是人啊，有些情况下即使输入的query和广告毫不相关，用户也可能以很大的概率点击广告。当然，大部分情况下，query还是能反映出用户的一些意图的，从而推断用户的后续行为。
新广告或者流量的上下线。
数据训练频繁：包括模型更新，比如从LR->DeepLearning.另一个是策略调整（不明觉厉）。因此需要快速，要做的是1获取主要信息，2去噪，所以选择对点击概率分布足够多的样本。
数据处理，去除一些可见/不完整样本，或则机器学习的方法进行样本采样。google的做法：某个query对应的广告一个都没被点击过，则以概率p去掉该query,但是在训练时对那些以P为概率删除的样本乘以一个权重r.目的是为了补偿它。具体见google的论文<>
要用尽可能少的特征表示模型的数据，具体方法包括特征选择与特征删减。模型要小，满足速度上的需求。
主要包括大量id类特征，少量连续型特征。注意是大量id类，少量连续型。id类特征使用one-hot encoding的编码方式。
然后是一个loss function,和之前见到不同的是在非正则化项前加的C，等值线随着C的增大扩张，直到与约束（正则化项）相遇，最常见的是L1范数正则化。其实和之前的都一样。
特征删减：虽然特征那么高维，其实模型真正能用上的特征是比较少的。可以在训练前判断哪些特征的权重可能为0,比如可以根据点击的情况,也就是真实的反馈判断哪些特征权值为0，可以用一个公式衡量特征的分数，例如百度的Fea-G算法（screening test？），新的特征以概率P加入；bloomfilter + 次数超过n次的才加入；google的做法。
人工特征工程：构造高阶组合特征，描述特征间非线性关系（我还是觉得应该是response所需要的非线性特征之间的关系。ps:到底是特征间非线性关系，还是response与非线性特征之间的关系（线性or非线性）？）,如下方法：1，人工经验，耗时，也容易达到上界；2，枚举，太慢了；这两种都无法泛化（泛化能力很弱）。
下面，高大上的Deep Learning登场：
DL能自动学习feature，在语音和图像上的情况是：特征少，数据量大。比如28*28的图片可以有几千万张。但是在计算广告学领域，特征的特点是大规模稀疏特征，1，目前尚无专门针对大规模稀疏特征的深度特征学习算法,2，主要是样本相对特征不充分，样本量相对特征量来说比较少。
针对第一个问题，需要降维的方法，针对第二个问题，需要把样本相对多的找出来（比如PV比较多的feature，要充分学习一个feature，需要包含该feature的样本充足）。
不过，网盟团队研发了能直接应用于大规模sparse特征的深度特征学习算法DANNOVA。逐层贪婪算法（这个信息比较有用）：单特征->二阶组合->高阶组合。PPT上有个图。另外的问题：训练数据要少，模型需要稀疏才行，这样速度才会快。
优化算法：google保留前N次的梯度，这个貌似是针对L-BFGS说的？每条样本要多训练几次，一次学不完样本中的所有信息（这个我没明白，一次不久行了吗？）。SOA算法，貌似是模型优化算法？
对于L-BFGS算法来说，每一次的梯度之差，步长之差都要保留，为了根据割线定理计算hession矩阵？，由于是个向量，而且维度上千亿，所以对内存是个很大的挑战，而且，当特征矩阵的谱很大时（特征值变化范围较大），收敛速度慢；启动慢，每次重新训练时都要先得到历史上m次的梯度之差，当初始点离真实的解很近时不能很快收敛到真实解。百度自己的shooting算法，对hession矩阵分块，使得特征值差不多的靠的更近。
陈雨强的分享：
首先说广告中的长尾分布，长尾query，百度每天有约20%的query是历史记录中从没有出现过的。长尾问题，是针对query的长尾。不是广告的长尾（展示广告中是广告长尾？）理解点击：1，广告并不是用户所需要的信息（这个容易理解）2，不只是<ad-query>语义。做搜索还行，做广告就不行，对搜索广告来说，语义不是最关键的。
数据比较复杂，则模型也要复杂；数据与模型要线性的？（模型与非线性特征之间的线性？）。常用的方法：大量特征+线性模型；小量特征+非线性模型。
各大公司的方法，来自于论文以及各种传说：
1，小规模feature + 非线性模型：MS：浅层ANN;yahoo！:GBDT;淘宝：局部线性LR（从盖坤的PPT上可以看到）；facebook：二层结构，low hierarchies + high hierarchies
2, 大规模特征+线性模型：百度，特征精细描述用户行为，比如query是否有空格等等。
已经证实LR对ctr预估问题有效。通过设计特征提升准确度，feature engineering.
L-BFGS:特征向量上千亿维，一条历史记录的梯度都要占用很大内存。可以使用坐标下降法，随机挑选n列（虽然是随机，但是要尽量使得能遍历全部）update。
优化数据流：所用时间少。
LR：人工加特征，组合特征。但是，人工的方式目前已经没法做了，如何改进？
高大上Deep Learning:
1，学习高层特征，2，逐层贪心算法学习（again）。
DL所遇到的问题：1，特征维度太高，2，模型不能太大，因为要数十毫秒内给出结果（只在线上的时候）。所以要对特征降维：各种降维算法（主要针对id类的，embedding function），连续值型的没必要了。
对于大规模feature，使用cpu/LBFGS即可；小规模feature（容量合适的情况下），可以使用GPU（）。
另一个问题：E&E问题，这个就是机制的问题了。baseline算法比如LR可以接触到更多的badcase,从而很好的训练模型，DL接触的机会小，难以说明是不是改进的算法不行。
大家提的一些问题：
1，特征降维：根据特征的层级性。2，数据分布不一致：迁移学习，原数据->目标数据，通过学习数据量比较多的原数据的特征，加入到目标数据中，另外，定义元数据与目标数据的相似度。3，要实用更通用的特征，泛化能力强。4，分布式，SGD不适合分布式，mini-batch SGD,一般是100左右的batch。异步SGD。
总结：
核心还是人。
网搜和商搜用DL的方式不同：网搜直接针对高维稀疏特征，输入是单特征；商搜是先降维（有监督、无监督方法），针对categorical variable降维。方法还是逐层训练不是直接BP。
另外夏粉提到的数据压缩Fea-G，不知道是指的哪些方法。
DL省去了人工组合特征，让机器自己找，有监督的方法会不会更好些？特征可以是高阶，但是特征和模型要线性。
以前考虑广告数据和图像语音数据的不同，图像，语音数据具有结构性，可以抽象出直观的high level feature，所以DL取得的效果比较好。现在觉得，那并不是主要原因吧，关键应该还是非线性模型对线性低阶特征的拟合。
至少知道了我之前的想法中哪些是合理的，哪些是无解的。没办法，没人带就自己一点点儿琢磨吧…
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