什么是CTR预估模型,如何使用
CTR模型介绍点击率（click-through rate, CTR）预估是搜索平台的核心任务之一。它所解决的问题是：给定一个user和一个query，以及与该query所匹配的doc，预测这些doc曝光之后获得点击的概率。这个概率值可以用于排序脚本中，用来提升搜索效果，提升ctr等业务指标。优势/...
支付宝商业化广告算法问题之在ODL模型优化过程中，采取什么策略来提高模型的泛化能力呢
问题一：在ODL模型优化过程中，可以采取哪些策略来提高模型的泛化能力？ 在ODL模型优化过程中，可以采取哪些策略来提高模型的泛化能力？ 参考回答： 为了提高ODL模型的泛化能力，可以采取了以下策略：首先，固定emb层参数，使得在线模型只学习MLP层参数，这有助于缓解模型知识遗忘现象； 其次，实施样本回放策略，通过混合历史离线数据与实时流数据，保...
支付宝商业化广告算法问题之在DNN模型中，特征的重要性如何评估
问题一：MAML内外循环模型参数更新方式是什么？ MAML内外循环模型参数更新方式是什么？ 参考回答： MAML的内外循环模型参数更新方式包括内循环和外循环两个阶段。 内循环主要解决任务参数的私有性问题，即针对每个特定任务进行参数更新； 而外循环则通过pooling操作学习所有任务的common知识，对模型进行全局参数更新。 这...
什么是模型hitrate评估算法组件
该组件使用hit_rate_pai.py脚本，实现向量召回评估的功能。本文为您介绍该组件的配置方法。使用限制支持使用的计算引擎为MaxCompute。组件配置您可以使用以下任意一种方式，配置模型hitrate评估组件参数。方式一：可视化配置参数输入桩输入桩（从左到右）建议上游组件对应PAI命令参数是...
使用Lasso回归算法进行模型预测
Lasso回归预测组件支持稀疏、稠密两种数据格式。您可以使用该组件做一些数值型变量的预测，比如贷款额度预测、温度预测等。本文为您介绍Lasso回归预测组件的配置方法。
使用岭回归算法进行模型预测
岭回归预测组件支持稀疏、稠密两种数据格式。您可以使用岭回归预测组件做数值型变量的预测，包括房价预测、销售量预测、湿度预测等。本文为您介绍岭回归预测组件的配置方法。
如何对定制模型进行开发_OpenSearch-行业算法版_智能开放搜索 OpenSearch(Open Search)
本篇文档将详细介绍自定义排序模型用到的JSON文件配置以及提供给用户自行实现的代码示例。
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智能推荐（Artificial Intelligence Recommendation，简称AIRec）基于阿里巴巴大数据和人工智能技术，以及在电商、内容、直播、社交等领域的业务沉淀，为企业开发者提供场景化推荐服务、全链路推荐系统开发平台、工程引擎组件库等多种形式服务，助力在线业务增长。
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