CTR预估模型的进化与比较：纵览业界演变与趋势

预测和了解用户的反馈行为，对个性化推荐、信息检索和在线广告等领域至关重要。用户反馈行为涵盖点击、收藏和购买等交互。本文以点击率（CTR）预估模型为例，探讨常用的CTR预估模型，旨在揭示模型之间的关联与演化规律。

在电子商务领域，CTR预估模型的原始特征数据往往包含诸多变量，诸如用户画像、商品属性、历史行为以及上下文信息。

CTR预估模型的演化

CTR预估模型的发展经历了三个主要阶段：

1. 线性模型阶段： 这一阶段以逻辑回归模型为主。逻辑回归是一种广义线性模型，利用线性函数对输入特征进行加权求和，并通过Sigmoid函数将结果转换为概率值。其优点在于易于理解和实现，但缺点是表达能力有限。

2. 树模型阶段： 以决策树和梯度提升树（GBDT）为代表。决策树模型将特征空间逐层划分为子空间，通过递归的方式建立决策规则。GBDT则将多个决策树集成起来，通过梯度下降算法不断提升模型的预测精度。树模型的优点是能够捕捉特征之间的非线性关系，但其缺点是容易过拟合。

3. 深度学习阶段： 深度神经网络（DNN）近年来异军突起，被广泛应用于CTR预估。DNN能够自动学习特征的高阶抽象，具备强大的表达能力和泛化能力。典型的DNN架构包括多层全连接层和激活函数，以及一些正则化技术。

主流CTR预估模型比较

主流CTR预估模型包括：

• Wide & Deep： 一种混合模型，将线性模型与DNN相结合，旨在融合二者的优点。
• Factorization Machines（FM）： 一种基于因子分解的模型，能够捕捉特征之间的交叉关系。
• Field-aware Factorization Machines（FFM）： 在FM的基础上，考虑了特征的域信息，增强了模型的表达能力。
• DeepFM： 一种Wide & Deep与FM的结合模型，兼顾了线性、非线性和交叉特征的表达。
• AutoInt： 一种基于自注意力机制的DNN模型，能够捕捉特征之间的长距离依赖关系。

模型选择与应用

不同模型的优缺点各异，应根据具体应用场景和数据特性进行选择。

• 线性模型适用于特征数量较少、关系相对简单的场景。
• 树模型擅长处理非线性特征，但容易过拟合，需要谨慎调参。
• DNN模型表达能力强，但训练成本高，需要海量数据支持。

CTR预估模型的发展趋势

CTR预估模型未来将朝着以下方向发展：

• 多模态数据融合： 除了传统的特征数据，模型将融合图像、文本和视频等多模态数据，以增强预测能力。
• 时序建模： 随着用户行为数据积累的日益增多，时序建模将成为重要趋势，以便捕捉用户行为的动态变化。
• 因果推断： 模型将更加重视因果关系的建模，以准确评估不同因素对点击率的影响。
• 可解释性增强： 模型的可解释性将得到提升，以帮助从业人员理解模型的决策过程。