CTR 预估是广告系统与搜索引擎的经典问题，利用 CTR 估计实现更加准确地定向，是提升公司精准 targeting 的有效途径之一。FreeWheel 是一家主要服务于北美和欧洲客户的视频广告公司，为大型电视媒体和优质内容供应商提供企业级的视频广告解决方案，每天完成近 10 亿次视频广告投放，积累了大量的视频观看和广告投放数据。FreeWheel 广告订单的计费方式与效果广告的按照点击付费（CPC）不同，FreeWheel 将所以计费模式抽象为 X-event，将 CTR 预估问题转化为 XTR 问题，基于 Feature engineering，Regression analysis，distributed computing 等技术，实现了一个强大的 XTR 预测系统，用于优化在线广告投放策略。其中解决了一些机器学习顽疾，包括正负样本不均衡，离散特征连续化，特征正规化，模型筛选等问题。本次分享主要介绍构建 XTR 预测系统的技术细节与难点。

听众受益

1. 了解怎样从头到尾构建一套广告领域 XTR 预测系统；
2. 与听众互动，讲解怎么解决在系统构建过程中遇到的机器学习问题；
3. 总结在实现 XTR 预测系统中的一些经验与教训。