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针对现有的点击率预估模型忽略了不同特征的重要程度的问题,提出了一种基于特征重要度的广告点击率预估模型,首先模型在DeepFM模型的基础上使用Squeeze-and-Excitation网络动态学习特征的重要性,其次将FM和DNN输出结果进行拼接,通过后续的多层感知机层进一步学习特征的高阶特征交互信息。通过对比了两个公开数据集,实验结果显示,基于特征重要度的广告点击率预估模型相比其他模型得到更好的表现。