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题名基于广告与用户相似度的点击率预估模型
被引量:2
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作者
杨泽平
吴巨聪
熊文龙
刘诗薇
王恒岩
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机构
广东工业大学自动化学院
广东工业大学机电工程学院
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出处
《电脑知识与技术》
2022年第6期76-78,共3页
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文摘
点击率预估是广告推荐系统中的一个重要方向,现有的点击率预估模型大多是基于特征feature与CTR之间的关系预测一条广告是否被用户点击,但是仍有许多能提高点击率模型性能的信息被忽略。文章提出了一种基于广告特征与用户特征相似度的模型,该模型在DeepFM点击率预测算法的基础上,增加了一个能够拟合广告特征与用户特征之间关系的模块,即Match Subnet。在训练时,将此模块与DeepFM一起进行训练,但是在预测时,只用DeepFM进行预测,在公共数据集上对比了两种模型,发现添加了拟合用户特征与广告特征关系的模块后,相比原算法有了更好表现。
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关键词
广告点击率
DeepFM
Match
Subnet
用户特征
广告特征
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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