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在DSP需求方平台中，CTR点击率预估和CVR转化率预估是两个核心任务。CTR预估用于预测用户点击广告的概率，而CVR预估则预测用户完成购买或注册等转化行为的概率。这两个任务本质上都是二分类问题，需要在毫秒级的时间内处理大规模的稀疏数据，对算法的实时性和准确性都有很高要求。
DSP中常用的算法可以分为四大类。第一类是逻辑回归，具有简单快速、可解释性强的特点，适合作为基线模型或实时性要求极高的场景。第二类是梯度提升树，包括XGBoost、LightGBM等，精度高且能处理复杂的非线性关系。第三类是因子分解机，特别适合处理高维稀疏数据和学习特征交叉组合。第四类是深度学习模型，具有最强的表达能力，但需要大量数据和计算资源。
CTR预估面临数据量巨大、实时性要求极高的挑战。对于延迟要求小于10毫秒的场景，逻辑回归仍是首选的基线模型。当需要平衡精度和速度时，LightGBM因其高效性而广受欢迎。如果追求最高精度且有充足计算资源，DeepFM等深度学习模型是最佳选择。Wide&Deep模型则能很好地结合记忆和泛化能力，在工业界应用广泛。
CVR预估相比CTR面临更大挑战，数据更加稀疏，转化率通常只有2到5%，转化路径也更复杂。由于样本不平衡严重，XGBoost和LightGBM因其对稀疏数据的良好处理能力而常被使用。DeepFM和DCN等深度学习模型能够学习复杂的特征交互，在CVR预估中表现优异。ESMM等多任务学习方法通过联合训练CTR和CVR，能有效缓解数据稀疏问题。
总结来说，算法选择需要根据具体业务需求来决定。对于CTR预估，如果实时性要求极高，选择逻辑回归；如果需要平衡性能，选择LightGBM；如果追求最高精度，选择DeepFM。对于CVR预估，稀疏数据场景下选择XGBoost，复杂特征交互场景选择DeepFM，多任务学习场景选择ESMM。实际应用中建议从简单模型开始，通过A/B测试验证效果，逐步尝试复杂模型，最终通过模型融合来提升整体性能。