SIGIRJul, 2017

深层次字符级别的赞助搜索点击率预测

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TL;DR本研究提出两种使用深度卷积神经网络预测查询 - 广告对点击率的方法，一个针对字符级别处理，另一个针对单词级别处理。通过使用数十亿个查询 - 广告对的实验，证明这两种方法都显著优于基线模型和最先进的基于 word2vec 方法的模型。此外，将这种深度模型的预测与商业搜索引擎中现有的预测相结合，可以显著提高生产系统的点击率预测的准确性和校准度。
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发现论文，激发创造
  • 深度学习用于点击率估计

    本文综述了 CTR 估算任务中使用的深度学习模型，包括从浅层到深度 CTR 模型的转换，深度 CTR 模型的显式特征交互学习模块，用户行为模型，以及深度 CTR 架构设计的自动化方法。

    Apr, 2021

  • 深度时空神经网络用于点击率预测

    本文通过研究广告与其他广告之间的关系提高广告点击率（CTR）的预测，分别从空间和时间两个维度考虑辅助广告，提出了一种基于深度时空神经网络（DSTNs）的方法，结合离线和在线实验证明了该方法的有效性和性能优越性。

    Jun, 2019

  • 使用循环神经网络进行赞助搜索的顺序点击预测

    通过引入循环神经网络 (RNN) 的回归结构，直接建模用户序列行为依赖，从而提高点击预测准确性。

    Apr, 2014

  • 深度多表示模型用于点击率预测

    本研究提出 Deep Multi-Representation (DeepMR) 模型，通过联合训练 DNN 和多头自注意力这两种功能强大的特征表示学习组件，以及使用零初始化的残差连接（ReZero）来提高输入表示的性能，在三个真实数据集上的 CTR 预测任务中超越了所有现有的最先进模型。

    Oct, 2022

  • 展示广告中的深度 CTR 预测

    本文介绍了一种新的深度神经网络模型，该模型可从图像像素和其他基本特征中一步预测图像广告的点击率，并且使用卷积层自动提取代表性的视觉特征，再通过全连接层学习非线性 CTR 特征，实证评估表明该方法是有效和高效的。

    Sep, 2016

  • 在线广告中的点击率预测：文献综述

    本文系统地回顾了 CTR 预测领域的最新研究进展及其建模框架，着重介绍了基础建模框架及其拓展，对其优缺点和预测性能进行了分类总结，并结合各类数据集对不同复杂度和要素相互作用顺序进行了性能比较。同时，本文还识别出当前研究趋势、主要挑战和未来研究方向，为有意从事该领域的学者提供了基础知识和高效的进入点。

    Feb, 2022

  • 基于表示学习的点击率预测

    DeepMCP 模型基于匹配、关联和预测三个子网络，可以更准确地预测在线广告系统中的 CTR，并在两个大型数据集上优于现有的人工智能模型。

    Jun, 2019

  • 再看 CTR 预测：关注全部需求吗？

    本文旨在使用经济学中的离散选择模型对点击率 (CTR) 预测问题进行重新定义，并提出了一种使用自注意力机制构建的通用神经网络框架，该框架与现有的大多数 CTR 预测模型相一致，同时还考虑了模型的表达能力和复杂性，最后通过一些公共数据集上的实验结果证明了我们提出的见解。

    May, 2021

  • DeepLight: 基于轻量级深度学习特征交互技术的广告 CTR 加速预测

    本文介绍了一种名为 DeepLight 的框架，用于加速 CTR 预测，该框架通过显式地搜索浅层组件中的信息交互、裁剪深度神经网络（DNN）组件中的冗余层和参数以及提高嵌入层稀疏性的方式，成功地将模型推断速度提高了 46 倍，在不降低预测准确性的情况下，有望在广告投放生产中成功部署复杂的基于嵌入的神经网络。

    Feb, 2020

  • 使用多模超图进行点击率预测

    使用 Hypergraph Click-Through Rate prediction framework 模型，利用多模态交互的用户和物品信息和生成的基于兴趣的用户超图和物品超图，通过时间感知的用户 - 物品二分网络来预测用户对微视频点击率，该模型表现显著优于其他现有的模型。

    Sep, 2021