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

本文提出了一种基于自监督学习的 Click-Through Rate (CTR) 预测框架 (CL4CTR)，采用三种自监督学习信号作为特征表征学习的正则化项以提高 CTR 预测性能，并在四个数据集上实验证明其与各种代表性基线相比具有卓越的性能和兼容性。

Dec, 2022

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

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

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

基于大规模用户点击日志的自我监督学习对于点击率（CTR）预测仍然是一个开放性问题，而我们提出了一个无模型的预训练框架，利用特征破坏和恢复，挖掘多领域分类数据的特征交互，并通过两种实用的算法（即遮蔽特征预测和更替特征检测）进一步优化 CTR 预训练，实现了在 CTR 预测方面的有效性和效率的新的最先进表现。

Aug, 2023

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

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

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

提出了一种新的基于多模态对抗表示网络 (MARN) 的点击率预测模型，它通过计算多模态特征中的模态加权值和使用模态不变特征来学习表征，以解决在电子商务中从多模态特征学习良好的物品表示的问题，并在公共和工业数据集上实现了显着的改进。

Mar, 2020