#Paper Reading# Ad Click Prediction: a View from the Trenches

论文题目: Ad Click Prediction: a View from the Trenches
论文地址: https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2488200
论文发表于: KDD 2013（CCF A类会议）

论文大体内容：
本文主要介绍了FTRL模型的工程实现，并且作者尝试的多个trick。这也是LR模型处理大规模数据下，所发展出来的优化模型FTRL。里面的介绍，更多是工程化的trick，是FTRL模型推广的重要文章。

1. FTRL-Proximal(Follow-the-regularized-Leader) online learning algorithm是结合了FOBOS的精度和RDA的稀疏性，用于提升CTR任务的效果。基本思想见下图[1]；

2. 实现伪代码如下；

工程Trick
3. 样本生成中省内存的2项方法：
①泊松过程：以p的概率决定是否增加一个新的特征；
②Bloom过滤器：特征出现了n次后，才放进模型中；（效果更好）

4. 由于作者注意到w一般范围是(-2,+2)，所以用64位double存储w就太浪费了，这里使用1bit存储正负号，2bit存储整数部分，13bit存储小数部分。64位变16位，节省75%内存，效果没有下降。

5. 训练多份相似的model，各自共享/独享feature；

6. 多model共用一份feature存储；

7. 用正负样本数量来近似计算梯度的和；

8. 采样同时不改变样本分布；
正样本采样率100%，负样本采样率r，同时为了不改变样本分布，加weight到loss中，提升负样本的权重；

不成功的尝试
9. 特征Hash
使用hash的trick，来降低整体的内存空间，但是效果并不好；

10. Dropout
使用Dropout，但是没取得很好的泛化效果，效果负向。作者说可能是因为dropout更适合用于dense feature，而在稀疏特征下，Dropout反而使得一些强相关的特征被分别对待；

11. 多个相似模型之间进行均值融合（bagging），但是实验效果负向；

12. 特征向量归一化
这种做法会影响学习速率和正则化，效果也是负向；

参考资料： 
[1] https://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html
[2] http://www.datakit.cn/blog/2016/05/11/ftrl.html

以上均为个人见解，因本人水平有限，如发现有所错漏，敬请指出，谢谢！