广告-信息流跨域ctr预估

一、题目理解

广告推荐主要基于用户对广告的历史曝光、点击等行为进行建模，如果只是使用广告域数据，用户行为数据稀疏，行为类型相对单一。而引入同一媒体的跨域数据，可以获得同一广告用户在其他域的行为数据，深度挖掘用户兴趣，丰富用户行为特征。引入其他媒体的广告用户行为数据，也能丰富用户和广告特征。本赛题希望选手基于广告日志数据，用户基本信息和跨域数据优化广告ctr预估准确率。目标域为广告域，源域为信息流推荐域，通过获取用户在信息流域中曝光、点击信息流等行为数据，进行用户兴趣建模，帮助广告域ctr的精准预估。

评价指标：GAUC和AUC的加权求和

二、环境配置

环境使用anaconda+pycharm

pip install ~ 配置所需库