【摘 要】
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随着推荐系统的迅速发展,点击率预测受到了学者的广泛研究。现有的点击率预估模型缺少对数据预处理中嵌入技术地关注,且在特征交互方面不能充分考虑组合特征信息的重要性。此外,大多数点击率预估模型忽略了点击行为序列关系对模型预测性能的影响,无法更加准确地预测用户对目标商品的点击率。针对以上问题,本文提出基于行为序列的点击率预估模型。首先,分别利用传统嵌入方法与Auto Dis嵌入方法对不同类型的输入特征进行
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随着推荐系统的迅速发展,点击率预测受到了学者的广泛研究。现有的点击率预估模型缺少对数据预处理中嵌入技术地关注,且在特征交互方面不能充分考虑组合特征信息的重要性。此外,大多数点击率预估模型忽略了点击行为序列关系对模型预测性能的影响,无法更加准确地预测用户对目标商品的点击率。针对以上问题,本文提出基于行为序列的点击率预估模型。首先,分别利用传统嵌入方法与Auto Dis嵌入方法对不同类型的输入特征进行预处理,使其能够更好地保留原始特征所含的信息;然后,针对历史行为序列,采用引入注意力机制的门控循环单元进行处理,学习序列内部的依赖关系,模拟用户与当前点击目标的兴趣动态变化,建立用户行为序列特征提取模块;最后,使用融合注意力机制的深度交叉网络进行特征交互,从而有效区分组合特征信息重要性。本文实验基于Movielens-1M、Amazon和Taobao三大公开的数据集对构建的模型进行训练和点击率预测结果分析。实验结果表明,模型在激活函数为Relu、优化器设置为Adam、嵌入向量维度为8、门控循环神经网络个数为128时预测效果最好。相对于其他模型,本文构建的基于行为序列的点击率预估模型预测性能更为突出。与基础模型DCN相比,AUC值分别提升0.9%、1.5%和0.8%,Logloss值分别降低0.9%、1.7%和0.4%。该论文有图37幅,表8个,参考文献54篇。
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