推荐系统中 排序策略 CTR 动态加权平均法

CTR（Click-Through Rate）动态加权平均法是一种用于计算广告点击率的方法，其中每个点击率被赋予一个权重，这个权重可以随着时间、事件或其他因素而动态调整。这种方法旨在更灵活地反映广告点击率的变化，使得最近的数据更具影响力。

具体而言，CTR动态加权平均法可以采用如下的算法：

1. 定义权重规则： 设定权重的计算规则，这可以根据业务需求、广告投放策略或其他因素进行调整。例如，可以设定权重与时间的关系，最近的数据权重较大，较早的数据权重较小。

2. 收集历史CTR数据： 收集广告历史点击率数据，包括点击次数和展示次数。

3. 计算动态权重： 根据设定的权重规则，计算每个CTR的动态权重。可能的规则包括指数衰减、滑动窗口平均等。

4. 加权平均计算： 将每个CTR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，动态加权平均CTR的计算公式为：

其中，CTR1,CTR2,…,CTRn 是历史CTR数据，w1,w2,…,wn?是对应CTR的动态权重。

CTR动态加权平均法的优势在于能够更灵活地适应数据变化，对于最近的数据更加敏感，使得模型更能反映当前用户行为和市场趋势。这对于实时广告投放和个性化推荐等应用场景具有重要意义。