【摘 要】
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点击率预估模型能够预测用户对广告的点击概率,是广告推荐领域的中心环节之一。现有点击率预估模型一般使用宽模型和深模型并行结合的方法来学习特征交互,深模型部分通常采用深度神经网络,但这些点击率预估模型主要有三个问题。第一,深模型DNN部分的性能还有待提升,理论上可以通过提升DNN网络层数或每层神经元数等方法来提升点击率预估模型的性能,但会导致梯度消失、梯度爆炸和参数量过大等问题,DNN的性能会根据其层
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点击率预估模型能够预测用户对广告的点击概率,是广告推荐领域的中心环节之一。现有点击率预估模型一般使用宽模型和深模型并行结合的方法来学习特征交互,深模型部分通常采用深度神经网络,但这些点击率预估模型主要有三个问题。第一,深模型DNN部分的性能还有待提升,理论上可以通过提升DNN网络层数或每层神经元数等方法来提升点击率预估模型的性能,但会导致梯度消失、梯度爆炸和参数量过大等问题,DNN的性能会根据其层数或神经元数的增加达到最优值之后,迅速下降。第二,随着研究的深入,这些模型的浅模型部分有更好的选择。第三,模型所学到的交互特征并不是都有效的,且交互特征的重要程度不一致,若使用传统的方法保留交互特征,将使得模型无法达到更优的效果。基于以上三个问题,本文研究工作与成果如下:（1）为解决传统方法提升DNN性能而带来的梯度消失等问题,提出Dense DNN网络。Dense DNN网络引入了Dense Net思想,将DNN网络前面每一层的输出之和作为下一层的输入,加强特征传播,达到特征融合,缓解了因增加层数或神经元数而带来的梯度消失等问题。（2）为选择更优的浅模型来提升模型整体性能,本文提出DDNNFMFM模型。该模型遵循目前主流点击率预估模型结构,采用深模型和宽模型并行的结构,其中深模型部分使用本文提出的Dense DNN网络,浅模型部分选择主流的Fm FM模型,通过并行结合,同时高效地学习高阶和低阶特征交互,进一步提升点击率预估模型的准确率。（3）为筛选交互特征,本文提出优化的TDDNNFMFM模型。在DDNNFMFM模型的基础上,基于三支决策思想,对交互特征进行筛选,在Fm FM模型和输出层之间增加一层交互特征选择层,加强重要的交互特征,剔除冗余的交互特征,并给一般的特征赋予权重,提升点击率预估准确率。（4）基于经典的广告数据集Criteo和Avazu进行大量的对比实验。首先,将宽模型Fm FM和深模型Dense DNN单独进行对比分析,二者的准确率均优于同类模型。其次,将Dense DNN替换主流模型的DNN部分,得到的效果均优于原模型。然后,将DDNNFMFM模型与具有相似结构的模型如Deep FM、x Deep FM和Deep Light对比,DDNNFMFM模型的AUC和Log Loss指标最好。最后,将优化后的TDDNNFMFM模型与DDNNFMFM模型做对比,体现了基于三支决策思想的交互特征选择方法能够提升模型的预测效果。（5）将本文提出的TDDNNFMFM模型应用于原型系统之中,实现平台中个性化推荐功能,研究本文所提模型的可行性和有效性。
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