2026年广告点击率预估算法试题含答案

2026年广告点击率预估算法试题含答案一、单选题（每题2分，共10题）1.在广告点击率预估（CTR）中，以下哪种模型通常更适合处理高维稀疏数据？A.逻辑回归模型B.决策树模型C.神经网络模型D.支持向量机模型2.对于广告点击率预估任务，以下哪个指标最能反映模型的业务效果？A.AUC（AreaUndertheCurve）B.F1-scoreC.PrecisionD.Recall3.在CTR预估中，以下哪种特征工程方法能有效减少特征冗余？A.标准化B.特征组合C.降维（如PCA）D.特征编码（如One-Hot）4.LambdaMART算法属于哪种类型的优化器？A.梯度下降法B.坐标下降法C.序列最小优化（SMO）D.随机梯度森林（RandomForest）5.在广告点击率预估中，以下哪种策略有助于解决冷启动问题？A.增加更多的历史特征B.使用轻量级模型（如LR）C.引入用户/广告的先验知识（如先验点击率）D.提高模型复杂度二、多选题（每题3分，共5题）6.以下哪些属于常见的CTR预估特征类型？A.用户特征（如年龄、性别）B.广告特征（如出价、创意）C.上下文特征（如时间、地点）D.历史交互特征（如点击率、转化率）E.特征交互特征（如用户×广告组合）7.在CTR预估中，以下哪些方法有助于提升模型的业务泛化能力？A.数据增强（如SMOTE）B.特征交叉C.聚类特征D.跨域特征选择E.神经网络的正则化（如Dropout）8.LambdaMART算法相较于其他排序算法的优势包括？A.支持多目标优化B.具有较好的泛化能力C.实现简单高效D.对异常值不敏感E.支持在线学习9.在广告投放场景中，以下哪些指标属于业务目标层的组成部分？A.点击率（CTR）B.转化率（CVR）C.广告收入D.用户留存率E.流量消耗10.在CTR预估中，以下哪些方法能有效缓解数据稀疏问题？A.重采样（过采样/欠采样）B.特征嵌入（如Word2Vec）C.逻辑回归的L1正则化D.多层感知机（MLP）E.上下文特征动态加权三、简答题（每题4分，共5题）11.简述CTR预估中特征交叉的意义和常见方法。12.解释LambdaMART算法的基本原理及其在广告排序中的优势。13.在广告点击率预估任务中，如何处理数据冷启动问题？请列举至少三种方法。14.描述在线学习在CTR预估中的应用场景及其挑战。15.在广告平台中，如何平衡CTR和CVR两个目标？请说明优化思路。四、计算题（每题6分，共2题）16.假设某广告平台的CTR预估模型使用逻辑回归，特征包括用户年龄（连续型）、性别（分类型）和广告出价（连续型）。现有一用户样本：年龄=25岁，性别=男，广告出价=0.8元。模型参数如下：w1=0.5，w2=-0.3，w3=0.2，b=-1.0。请计算该用户点击广告的概率（即P(Click)）。17.某广告平台使用LambdaMART算法进行排序，当前轮次的特征权重更新如下：-特征1：Δw=0.1-特征2：Δw=-0.05-特征3：Δw=0.02假设上一轮的特征权重分别为：w1=0.4，w2=0.3，w3=0.2。请计算新一轮的特征权重。五、开放题（每题10分，共2题）18.结合中国电商广告市场的特点（如移动端主导、用户行为碎片化等），设计一套CTR预估模型的特征工程方案。请说明特征选择逻辑和具体方法。19.假设你正在优化一个广告平台的CTR预估模型，当前模型在A/B测试中表现稳定，但业务方希望进一步提升点击后的转化率（CVR）。请提出至少三种可行的优化策略，并说明其原理。答案及解析一、单选题答案1.C-神经网络模型更适合处理高维稀疏数据，可通过嵌入技术有效降维并保留特征信息。2.A-AUC最能反映模型在不同阈值下的排序能力，直接关联业务指标（如CTR）。3.C-降维（如PCA）能有效减少特征冗余，同时保留主要信息。4.C-LambdaMART是序列最小优化（SMO）算法的改进版，适合多分类排序。5.C-引入先验知识（如先验点击率）能有效缓解冷启动问题，因冷启动样本稀疏。二、多选题答案6.A、B、C、D、E-以上均为常见CTR预估特征类型，特征交叉（E）能进一步挖掘特征间关系。7.A、B、C、D、E-数据增强、特征交叉、聚类特征、跨域特征选择和正则化均有助于提升泛化能力。8.B、C、D-LambdaMART具有泛化能力强、实现简单、对异常值不敏感等优势。9.A、B、C-CTR、CVR和广告收入是典型的业务目标层指标。10.A、B、C、D-重采样、特征嵌入、L1正则化和MLP均能有效缓解数据稀疏问题。三、简答题答案11.特征交叉的意义：-通过组合不同特征，挖掘更深层次的关联性，提升模型预测能力。-常见方法：手动组合（如用户年龄×广告类别）、自动交叉（如特征组合算法）。12.LambdaMART原理：-逐步优化特征权重，通过多轮加权排序（MART）迭代更新。-优势：结合树模型的排序能力和线性组合的泛化性，适合广告排序场景。13.冷启动处理方法：-先验知识引入：使用用户/广告的先验统计信息（如全局平均点击率）。-轻量级模型：使用LR等简单模型快速响应，后续逐步优化。-用户画像补全：结合其他业务数据（如搜索行为）补充特征。14.在线学习应用：-场景：广告点击行为快速变化（如季节性、热点事件），需实时更新模型。-挑战：数据流不均衡、冷启动问题、模型漂移检测。15.平衡CTR和CVR：-多目标优化：使用加权CTR+CVR损失函数。-分阶段优化：优先提升CTR，后续通过CVR反馈调整。-业务规则约束：设定出价下限或预算分配策略。四、计算题答案16.P(Click)计算：-Logit=w1×年龄+w2×性别+w3×出价+b=0.5×25-0.3×1+0.2×0.8-1.0=6.7-P(Click)=1/(1+e^(-6.7))≈0.99717.新权重计算：-w1=0.4+0.1=0.5-w2=0.3-0.05=0.25-w3=0.2+0.02=0.22五、开放题答案18.电商广告特征工程方案：-移动端适配：-特征：设备型号、网络类型、地理位置（LBS）。-方法：聚类用户设备行为，提取高频交互模式。-行为序列建模：-特征：用户近7天浏览/点击/加购行为序列。-方法：使用RNN/LSTM捕捉时序依赖。-社交特征：-特征：关注/粉丝关系链，群聊活跃度。-方法：图嵌入技术（如GraphNN）提取社交关系。19.提升CVR优化策略：-多目标排序：-策略：将CTR+CVR合并为加权损失函数，平衡短期点击与长期转化。-原理：通过业务目标联合优化，避免仅关注点击。-用户分群精投：