基于DNN与注意力机制的推荐算法模型

为解决因子分解机在提取高阶组合特征的缺陷问题,更好地学习到更多有用的特征信息,尝试用因子分解机提取交叉特征,并结合注意力网络、深度神经网络和多头自注意力机制等方法,从低、高阶组合特征中学习关键特征信息,最后根据不同阶的组合特征的重要性加权融合得到结果,以预估广告点击率。实验主要基于广告数据集Criteo展开,并在MovieLens数据集上进行类比实验,验证所提出算法模型的有效性,实验结果显示,本文提出的算法模型相较于基准模型,在2个数据集上的AUC指标提升分别有2.32个百分点和0.4个百分点。

关于我国体育赛事融资问题的研究

本文分析了我国体育赛事的融资渠道,指出了赛事在融资过程中存在的问题,提出了相关的解决对策。