定向广告和推荐一体化引擎 TARE

Apache
Java
跨平台
2014-10-31
Yingfeng

TARE全称是Targeted Advertising and Recommender Engine。做为定向广告和推荐一体化引擎,TARE解决的是大规模点击率预估问题。TARE有两个组成部分:

  • LASER 这是基于Hadoop实现的大规模分布式Logistic Regression,采用L2 Regulation。为了确保新鲜数据能够及时反应到模型中,LASER的训练分成2个部分:离线模型,采用ADMM算法实现,根据配置大约每周或者每两周可以重新训练;在线模型,其目的在于将新鲜数据实时反应到离线模型中,根据配置可以达到分钟级模型更新。

  • Ad delivery 这是实际的线上投放部分,采用C++编写,代码扩充自iZENECloud团队的SF1R搜索引擎项目。

TARE目前主要采用商品关键词做为特征,在应用到其他领域时,可根据需要对算法和架构进行调整。TARE的算法来自Linkedin的论文LASER-A Scalable Response Prediction Platform For Online Advertising,同时,在TARE开源之后,我们也注意到Linkedin也公开了自身LASER引擎的ADMM实现

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