点击率预估（CTR）之传统输⼊⽅法描述和常⽤数据集 ⽬录
CTR问题定义：
点击率预测（Click-Through Rate Prediction）是根据给定⼴告、⽤户和上下⽂情况等信息，对每次⼴告（或者商品）的点击情况做出预测。其中，对于⽤户历史⾏为数据的挖掘尤为重要，从这些历史⾏为中我们可以获取更多的关于⽤户兴趣的信息，从⽽帮助作出更准确的CTR预估。预估准确性直接影响公司收⼊。CTR预估中⽤的最多的模型是LR（Logistic Regression）、DIN等；
传统输⼊描述（one_hot）:
例如给定⼀个样本数据如：
是否点击国家⽇期⼴告商品类型
1⽇本19.1.12电影
0美国19.1.10游戏
1⽇本19.1.12游戏
上述的三个特征都是⾮线性的，因此如果将其特征表⽰为向量形式，只能采⽤独热编码的⽅式（one-hot）： 标签美国⽇本19.1.1019.1.12电影游戏
1010110
5-氯-2-戊酮0101001
1010101
因此，上述特征的编码形式存在⼀定的问题，⼀是⼀般categories特征经过one-hot编码以后，样本数据会变得很稀疏，假设有10万个item，如果对item的这个维度进⾏one-hot编码，这个维度的数据稀疏性就是⼗万分之⼀，所以数据的稀疏性是，是实际应⽤中常见的挑战。其次one-hot编码的另⼀个问题是特征空间变⼤，上⾯的10万个item，编码后样本空间有⼀个categories会变成10万维，特征空间会暴增。因此需要进⼀步的优化，例如FM⽅法等。
常⽤数据集
结核菌抗体
1.Display Advertising Challenge挑战的criteo数据集
2. 淘宝数据集
3. 亚马逊数据集
以亚马逊数据集为例，我们给出数据集的描述：
meta_Electronics.json
imUrl 产品图⽚地址
description 产品描述
categories 产品所属的类别列表
title 产品名称
Price 价格
salesRank 销售排名信息
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