基于深度网络模型压缩的广告点击率预估模型研究

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【摘要】

：

随着互联网的飞速发展,当今社会逐步进入信息化时代,广告点击率(The Click-Through Rate,CTR)预估作为互联网计算广告中关键的一环,对互联网企业的运作盈利有着重要的意义。传统的广告点击率预估模型往往只能对单一特征或者两个特征之间的非线性关系建模,难以有效捕捉高维特征组合间的非线性关系,通常需要专家进行特征工程,这样会消耗大量人力物力。随着深度学习的兴起,学术界引入深度学习实现自

【作者】

：

李致贤

【机构】

：

桂林电子科技大学

【发表日期】

：

2020年01期

【关键词】

：

深度网络模型压缩广告点击率预估模型非线性关系特征组合神经网络注意力机制互联网企业复杂度网络模型

【基金项目】

：

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