期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
特征重要性动态提取的广告点击率预测模型
被引量：
2
1
作者
蒋兴渝
黄贤英
+1 位作者
陈雨晶
徐福
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022年第5期976-984,共9页
点击率预测(Click-Through Rate,CTR)是在线展示广告中的一项关键任务,CTR预测任务中涉及的数据通常有多个特征,对其中的重要特征提取、建模的方式极大地影响了CTR预测的准确性.以往方法在特征重要性提取过程中存在信息干扰问题.针对这...
点击率预测(Click-Through Rate,CTR)是在线展示广告中的一项关键任务,CTR预测任务中涉及的数据通常有多个特征,对其中的重要特征提取、建模的方式极大地影响了CTR预测的准确性.以往方法在特征重要性提取过程中存在信息干扰问题.针对这一问题,提出了一种特征重要性动态提取的广告点击率预测模型.该模型将门控机制引入CTR模型对特征重要性进行初步筛选,同时利用了挤压提取网络获取特征重要性,并通过双线性交互获得重要性特征之间的关联信息,最后使用了隐藏门控残差网络学习高阶信息交互.通过对两个真实广告数据集进行的广泛实验,证明了其能够比传统的点击率预测模型以及最新的基于深度学习的预测模型获得更好的准确度.
展开更多
关键词
点击率预测
特征重要性提取
门控机制
残差网络
深度神经网络
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
特征重要性动态提取的广告点击率预测模型
被引量：
2
1
作者
蒋兴渝
黄贤英
陈雨晶
徐福
机构
重庆理工大学计算机科学与工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022年第5期976-984,共9页
基金
国家社会科学基金项目(17XXW005)资助
重庆理工大学研究生创新项目(clgycx20203118)资助。
文摘
点击率预测(Click-Through Rate,CTR)是在线展示广告中的一项关键任务,CTR预测任务中涉及的数据通常有多个特征,对其中的重要特征提取、建模的方式极大地影响了CTR预测的准确性.以往方法在特征重要性提取过程中存在信息干扰问题.针对这一问题,提出了一种特征重要性动态提取的广告点击率预测模型.该模型将门控机制引入CTR模型对特征重要性进行初步筛选,同时利用了挤压提取网络获取特征重要性,并通过双线性交互获得重要性特征之间的关联信息,最后使用了隐藏门控残差网络学习高阶信息交互.通过对两个真实广告数据集进行的广泛实验,证明了其能够比传统的点击率预测模型以及最新的基于深度学习的预测模型获得更好的准确度.
关键词
点击率预测
特征重要性提取
门控机制
残差网络
深度神经网络
Keywords
click-through rate prediction
feature importance extraction
gating mechanism
residual network
deep neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
特征重要性动态提取的广告点击率预测模型
蒋兴渝
黄贤英
陈雨晶
徐福
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
