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遮蔽多领域网络：单模型实现多类型和多场景转化率预测
在真实世界的广告系统中，转化具有不同的类型和显示场景，这两者都极大地影响了实际转化率（CVR）。为了解决多类型和多场景 CVR 预测问题，本文提出了一种名为 Masked Multi-domain Network (MMN) 的模型，它能同
PDF3 months ago
鲜度还是准确度，何不兼得？通过动态图神经网络解决延迟反馈
在本研究中，我们提出了一种名为 DGDFEM 的延迟反馈建模方法，它使用动态图神经网络来解决预测转化率中的延迟反馈问题，并在模型训练中提出了一种名为 HLGCN 的新型图卷积方法，实现了数据新鲜度和标签准确性的平衡。我们在三个行业数据集上进
PDFa year ago
SIGIR对比学习用于转化率预测
本文提出了一种基于对比学习的 CV R 预测框架，使用大量无标签数据学习更好的数据表示，改善预测性能。通过嵌入掩蔽、虚假否定排除和监督正样本包含等方法，削弱了数据稀疏性的限制，实验证明其在真实世界的转化数据集上具有优越表现。
PDFa year ago
SIGIR使用竖直联邦学习进行隐私保护的 CVR 估计基准：FedAds
本研究介绍了 FedAds 基准测试，旨在为 CVR 估计中的基于垂直联邦学习的隐私保护提供标准化和系统化的评估，并探讨如何提高有效性和保护隐私。
PDFa year ago
推荐系统中考虑后点击信息的广义延迟反馈模型
本文介绍了一种利用后点击行为来改善推荐系统的时效性的机器学习方法，提出了一个泛化延迟反馈模型，同时强调在训练过程中利用及时信号和信息质量的平衡来平衡时效性和样本复杂度等问题。在公共数据集上进行的实验验证了该方法的有效性。
PDF2 years ago
淘宝推荐中的特权特征蒸馏
本文提出了一种名为特权特征精炼（PFD）的方法，用于改善电子商务推荐中基于点击率和转化率等的两项基本预测任务，并在 CTR 任务中实现了 +5.0% 的改善，在 CVR 任务中实现了 + 2.3% 的改善。
PDF5 years ago
NIPS在线广告拍卖中的效用优化成本敏感学习
本文研究计算广告中的关键问题之一：在线广告拍卖中点击率和转化率的预测，分析了前沿的转化建模方法中存在的非均匀误差成本问题，提出基于商业价值权重日志损失的模型训练方法，实验结果表明，该方法可以显著提高模型的离线和在线性能表现。
PDF8 years ago