本文主要是介绍推荐系统中 排序策略 CTR 预估加权平均法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
CTR（Click-Through Rate）预估加权平均法是一种用于估计广告点击率的方法，其中对不同的CTR预估模型赋予不同的权重，通过加权平均来得到整体的CTR预估。这样的方法可以充分利用多个CTR预估模型的优势，提高整体的预估准确性。
具体而言，CTR预估加权平均法可以采用如下的步骤：
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使用多个CTR预估模型： 训练并使用多个CTR预估模型，这些模型可以包括不同的机器学习算法、特征工程方法等，以提高模型的多样性。
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定义权重规则： 设定每个CTR预估模型的权重，这些权重可以根据模型的性能、历史表现、实时效果等因素进行动态调整。
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进行CTR预估： 对于每个CTR预估模型，使用训练好的模型对广告点击率进行预估。
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计算动态权重： 根据设定的权重规则，计算每个CTR预估模型的动态权重。
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加权平均计算： 将每个CTR预估模型的预估结果乘以其对应的动态权重，然后将这些加权值相加，最后除以总权重得到动态加权平均CTR。
数学上，CTR预估加权平均法的计算公式为：
其中，CTR^1,CTR^2,…,CTR^n 是每个CTR预估模型的预估结果，w1,w2,…,wn 是对应模型的动态权重。
CTR预估加权平均法的优势在于能够有效地整合多个模型的优点，提高整体的预估性能。这对于广告投放、推荐系统等需要准确估计用户点击率的应用场景非常有价值。
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