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接圆回归

Umbrella Regression

  • 作者: 何沧平 ( 1 ) ;
  • 作者单位: 1.微博;
  • 提交时间:2019-04-10

摘要: 本文提出一个名为接圆回归的点击率预测新方法,尝试替代常用的因子分解机(FM)。接圆回归用超平面拼接出一个封闭凸多面体,圈出正样本,有直观的几何解释, 能从任意初始值一次收敛到全局最优解。 拟合出来的曲面Lipschitz连续,变化平缓。在人工设计的星环集、双堆集、双月集上,接圆回归的分类准确性、解释性、平滑性全面超过FM。在同量级参数量、计算量 的条件下,接圆回归在Avazu集和Criteo集上的AUC超过FM。

英文摘要:This paper proposes a novel method named Polyhedron Regression(PR) for Click-Through-Rate prediction, aiming to take the place of Factorization Machines(FM). PR constructs a convex polyhedra with hyperplanes to separate positive samples from negative samples. PR has intuitionistic geometrical interpretations and a Lipschitz continuous surface, converges to global optimum point from arbitrary initial values. Compared with FM, PR has better classification accuracy, interpretability and surface smoothness on the three artificial datasets. With comparable parameters and computation, PR achieves better AUC than FM on Avazu and Criteo datasets.

版本历史

[V2] 2019-04-10 10:53:36 chinaXiv:201904.00081V2 下载全文
[V1] 2019-04-06 10:20:24 chinaXiv:201904.00081v1 查看此版本 下载全文
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