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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
SIGIR电子商务中赞助搜索的位置偏差缓解的点击 - 转化多任务模型
为了减轻点击率（CTR）和转化率（CVR）预测中的位置偏见，我们提出了两种不受位置偏见影响的 CTR 和 CVR 预测模型：位置感知点击转化（PACC）和通过位置嵌入的 PACC 模型（PACC-PE）。实验结果表明，我们的模型在评级有效性
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
KDD一种新的历史数据重用方法捕捉促销期间的转化率波动
本研究提出了在销售促销过程中使用历史促销数据进行精准 CVR 预测的历史数据重用 (HDR) 方法。HDR 方法通过数据检索模块、分布偏移校正模块和 TransBlock 模块实现。实验结果表明，HDR 方法可以显著提高排名和校准度指标，此
PDFa year ago
AAAI利用经过时间采样来捕捉转化率预测中的延迟反馈
本文提出了一种基于时间采样的延迟反馈模型（ES-DFM），利用重要性采样方法优化真实转化分布的期望，并基于此为 CVR 预测的 loss function 赋权，以解决数字广告中的转化率预测问题。
PDF4 years ago
全空间转化率延迟反馈建模预测
本文提出了一个新颖的神经网络框架 ESDF，它从整个空间的角度模型化 CVR 预测，并结合了用户顺序行为模式和时间延迟因素，以同时解决数据稀疏性、样本选择偏差和延迟反馈等三大挑战。经过大量实验，ESDF 已经成为 CVR 预测领域统一解决这
PDF4 years ago
SIGIR基于后点击行为分解的整体空间多任务建模用于转化率预测
提出了通过加入一些行为决策点来缓解 Data Sparsity 和 Sample Selection Bias 问题的新的深度推荐模型 ESM²，将多个子任务的概率以及它们在用户行为路径上的条件概率结合起来，通过大量的线下和线上实验验证，实
PDF5 years ago
一种非参数化延迟反馈模型用于转化率预测
本研究提出了一种非参数化滞后反馈模型，用于预测展示广告中的转化率，可以反映各种时间延迟的分布形状，并在实验中证明其优于指数分布模型。
PDF6 years ago