ctr prediction models | BriefGPT

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细化点击率预测模型的相互学习
通过模型之间的相互学习算法，提高了点击率（CTR）预测模型在 Criteo 和 Avazu 数据集上的性能，相对提升了 0.66%。
PDF15 days ago
在电子商务广告中使用深度兴趣网络模型预测点击率
本文提出了一种使用深度兴趣网络（DIN）模型来增强点击率（CTR）预测模型的新方法，特别应用于阿里巴巴淘宝平台的广告系统。与传统的深度学习方法不同，本研究侧重于利用广泛的用户行为数据进行定位用户行为激活以实现定制广告定位。与传统模型相比，该
PDFa month ago
释放上下文的力量：利用基于上下文的预测模型增强大规模推荐系统
引入了 Context-Based Prediction Models 这一概念，通过仅依赖用户和环境特征，而不考虑物品特定特征的方式来预测用户的行为概率，该方法在许多有价值的应用中表现出显著优势，包括训练辅助的上下文模型以估计点击概率，并
PDFa year ago
AAAI面向 CTR 预测的自适应低精度嵌入训练
通过低精度训练和自适应的低精度训练方法，成功地压缩了 CTR 预测模型中的 embedding tables，并在不损失预测准确性的情况下实现了 8 位 embedding tables 的训练。
PDF2 years ago
AutoAttention: 用户行为建模中自动选择注意力字段对
提出了一种名为 AutoAttention 的模型，该模型使用可学习的权重对所有 item/user/context 字段进行查询，以及在行为字段和查询字段之间为每个字段对分配一个可学习的权重对这些字段对进行修剪，从而实现自动字段对选择，以
PDF2 years ago
SIGIR通过学习如何学习 ID 嵌入，改善 CTR 预测来热身冷启动广告
本文提出了一种名为 Meta-Embedding 的元学习方法，通过先前学习的广告嵌入来生成新的广告 ID 的初始化嵌入，进而提高了 Click-through rate (CTR) 预测的性能，并通过实验结果证明了 Meta-Embedd
PDF5 years ago