点击率预测模型中的用户行为端到端检索
本论文提出了一种基于数据检索的用户行为检索框架（UBR4CTR），通过可学习的搜索方法从整个用户历史序列中检索出最相关和最适当的用户行为，然后将这些检索到的行为馈入深度模型进行最终预测，该框架能够在低成本下被高度可行地部署到工业模型流水线中，三个实际大规模数据集上的实验证明了该框架的优越性和功效。
May, 2020
本研究通过机器学习算法与在线服务系统的共同设计，提出了处理长序列用户行为数据的解决方案，能够有效地处理超过千级的长序列用户行为数据，提升了模型性能和系统效率。
May, 2019
本文提出一种名为 GLSM 的基于图形的长短期兴趣模型，它包含用于捕捉长期用户行为的多兴趣图形结构，用于建模短期信息的多场景异构序列模型以及自适应融合机制来融合长期和短期行为的信息，并在实际应用中展示出了显著的 CTR 和 GMV 提升。
Jun, 2023
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
论文提出了一种名为 Deep Session Interest Network (DSIN) 的模型，它利用了用户历史行为序列中的多个会话，并将自我注意机制与双向 LSTM 相结合，以建模用户的兴趣演化，并通过局部激活单元自适应地学习各种会话对目标项目的影响，从而在在线广告和推荐系统等工业应用中提高了点击率（CTR）预测的准确性。
May, 2019
提出一种使用基于邻域的交互方法的 Ctr 预测模型，该模型考虑了异构信息网络环境下的推荐系统，采用各种显式和隐式相互作用方式进一步指导本地邻域的表示学习，并在真实数据上表现出较大优势。
Jan, 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
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
本文提出了一种利用多重关系的点击率（CTR）预测框架（MTBRN）来增强 CTR 预测的方法，并采用各种图形结构（如知识图和商品相似度图）构建多个关系路径。采用 Bi-LSTM 编码每个路径以及路径融合网络和路径激活网络进行适当的聚合和训练以进行 CTR 预测，通过离线和在线的实验进一步表明了 MTBRN 框架的有效性。
Aug, 2020