CTR 预测中深度神经网络的可视化与理解

MMJun, 2018

CTR 预测中深度神经网络的可视化与理解

Visualizing and Understanding Deep Neural Networks in CTR Prediction

Lin Guo, Hui Ye, Wenbo Su, Henhuan Liu, Kai Sun...

TL;DR本文采用深度学习技术实现 Click-through rate（CTR）预测，并采用神经元级别检查模型内部状态，实施逐层性能测量探针方法，以及基于反向传播梯度的显著性分数计算来计算特征的影响。该模型可用于理解，监视，诊断和改进模型和算法的多个实际应用。

Abstract

Although deep learning techniques have been successfully applied to many tasks, interpreting deep neural network models is still a big challenge to us. Recently, many works have been done on visualizing and analy

deep learning neural network ctr prediction model interpretation saliency scores

发现论文，激发创造

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

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

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

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

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

用户记忆网络预测点击率

提出了一种实用的 CTR 预测模型 —— 记忆增强型 DNN，该模型通过创建两个外部记忆向量来记住每个用户的历史行为信息，并取得了在离线和在线实验中都表现出良好的绩效。

Jul, 2019

面向点击率预测的自动神经交互发现

本文提出了一种基于自动交互架构发现的 CTR 预测框架 AutoCTR，使用神经架构搜索技术探索了不同数据集的 CTR 预测模型，取得了在不同数据集上的预测效果和泛化性能的成功。

Jun, 2020

GateNet: 增强门控深度网络用于点击率预测

GateNet 模型提出了基于门控机制的神经网络 CTR 模型，引入特征嵌入门或隐藏门来提升模型性能，该模型在真实数据集上得到了有效验证。

Jul, 2020

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