广告算法的知识架构
广告算法的知识架构可以分为以下几个方面：
1. 广告算法基础知识：
  - 广告算法的定义、目标和应用领域；
  - 广告算法的分类和特点；
  - 广告展示、点击和转化的基本概念；
  - 广告算法评价指标和评估方法；
2. 数据准备与处理：
  - 广告数据的特点和获取方法；
  - 数据预处理和特征工程技术；
  - 数据清洗和缺失值处理；
  - 数据采样和划分方法；
3. 广告算法模型：
  - 基础模型：如线性回归、逻辑回归、决策树等；
  - 高级模型：如深度学习模型（如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络）；
  - 推荐算法模型：如协同过滤、矩阵分解等；
  - 集成学习模型：如随机森林、GBDT、XGBoost、LightGBM等；
4. 广告推荐与排序算法：
  - 广告推荐算法原理和方法；
  - 广告排序算法原理和方法；正则化改进算法
  - 混合推荐和排序算法；
  - 实时和动态推荐算法；
5. 广告算法的优化与改进：
  - 特征选择和特征组合方法；
  - 模型选择和调参方法；
  - 数据采样和样本平衡技术；
  - 损失函数和正则化方法；
6. 广告算法实践：
  - 广告投放平台和工具使用；
  - 广告数据分析和模型验证；
  - 广告效果评估和优化；
  - 广告算法的实际应用案例；
以上是广告算法的一个知识架构，具体的实现和应用需要结合具体的业务场景和广告平台来进行深入研究和实践。

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