【摘 要】
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在推荐系统中,点击率预测是一项非常重要的工作,其目的是通过对广告的点击量进行预测,以达到对用户的有效推荐,进而增加网络广告的收益。本文通过对当前存在的深度点击率预测模型进行分析,发现已有模型未考虑区分特征和交互特征间关系的强弱,在特征表达上具有局限性。针对以上问题,本文提出了一种基于注意力机制的场感知深度交叉网络模型（Field-aware Attentional Embedding Deep C
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在推荐系统中,点击率预测是一项非常重要的工作,其目的是通过对广告的点击量进行预测,以达到对用户的有效推荐,进而增加网络广告的收益。本文通过对当前存在的深度点击率预测模型进行分析,发现已有模型未考虑区分特征和交互特征间关系的强弱,在特征表达上具有局限性。针对以上问题,本文提出了一种基于注意力机制的场感知深度交叉网络模型（Field-aware Attentional Embedding Deep Crossing Network,FAEDCN）。首先,在嵌入部分将自注意力机制与场感知嵌入技术相结合,对嵌入特征进行权重关注;其次,在特征交互部分,通过注意力交叉网络模块捕捉显示交互特征信息,通过深度乘积网络模块捕捉隐式交互特征信息;最后,将两模块并行训练输出最终预测值,丰富模型表达的同时,提高了模型的预测的精度。本文实验在Criteo和Avazu两大互联网广告点击竞赛数据集上,对本文构建的FAEDCN模型进行训练和结果测试,以AUC值和Logloss值作为模型性能的评价标准。实验结果表明,FAEDCN模型相比于其他模型具有较高的预测性能,其AUC值较DCN模型分别提高1.40%和1.56%,其Logloss值较DCN模型分别降低了1.76%和1.73%。该论文有图36幅,表9个,参考文献59篇。
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