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連接效率優(yōu)化實(shí)踐各個(gè)流程框架在58業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的實(shí)現(xiàn)方式以及優(yōu)化路徑，最后是總結(jié)和思考。這是58app端的業(yè)務(wù)展示，可以看出58的業(yè)務(wù)場(chǎng)景豐富且復(fù)雜，產(chǎn)品形態(tài)多樣，涵蓋了在數(shù)據(jù)日志反作弊階段，主要針對(duì)IP，用戶進(jìn)行相關(guān)日志反作弊處理，主要涉及到多指標(biāo)下面是針對(duì)IP反作弊規(guī)則的例子：采用曝光大于某個(gè)閾值，CTR小于某個(gè)閾值，對(duì)曝光異常但是點(diǎn)擊合理的IP數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的過濾；偏低的IP數(shù)據(jù)；730為周期按天滾動(dòng)的點(diǎn)擊率與轉(zhuǎn)化率。在實(shí)行反饋策略后，實(shí)時(shí)點(diǎn)擊率有10%的提升，而歷AUC150LRXGB在效果方面，針對(duì)租房普通列表頁面上，有20%以上的轉(zhuǎn)化率提升；而在租房精選上實(shí)現(xiàn)了30%以上的ECPM提升；而在普通列表頁面上，電話接通率提升10%以上。在特征工程組件化方面，采用組件名（輸入，配置）到輸出的配置方案，其中涉及1對(duì)1征，而特征融合方面，利用訓(xùn)練好的模型來構(gòu)建特征，例如GBDT編碼特征，NN編碼，F(xiàn)M隱向量等方式。LRGBDTGBDTLR；而在深度學(xué)習(xí)方面，采用Wide&Deep以及DeepFM等技術(shù)實(shí)現(xiàn)算法迭代。WideDeepwideRCrctr，HCtagfhgectrap等特征；并將枚舉離散化特征，主要用于離散特征個(gè)數(shù)較少的情況；而Hash離散特征，主要用戶離散值數(shù)量較大的特征，離散分桶最大值為5000；在交叉特征用離散化最大最小歸一化處理，枚舉離散特征和wide部分一致，而Hash離散特征采用embedding_size方式，而在Embedding特征方面，采用個(gè)性化加個(gè)性化組合的方式。4060ECPM（千次展現(xiàn)收入）提升。而在普通業(yè)

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