关键词trigger-induced recommendation
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- 深度进化网络:触发式推荐中的点击率预测
通过设计用户即时兴趣模型层以预测用户滚动时即时兴趣强度的动态变化,利用时间信息进行用户行为建模,引入交互层以学习更好的触发器和目标项之间的交互,我们提出了一种新颖的方法 —— 深度演化即时兴趣网络(DEI2N),用于触发诱导推荐场景中的点击 - MM深度意图感知网络用于点击率预测
本文提出 “Deep Intention-Aware Network” 模型来解决在 Mini-Apps 中的 “Trigger-Induced Recommendation” 场景中存在的 CTR 预测问题,该模型通过识别用户的个性化进入