user response prediction | BriefGPT

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使用对抗验证的轻量级增强模型进行用户响应预测
本文描述了 ACM RecSys Challenge 2023 的轻量级解决方案，将任务形式化为用户响应预测任务，并通过敌对验证、特征工程技术和梯度提升决策树等方法有效地解决了问题。实验证明单个 LightGBM 模型表现出色，无需额外集成
PDF9 months ago
基于深度交叉注意力积网络的用户响应预测
本文提出了一种新的 DCAP 体系结构，通过多头注意机制和产品神经网络差异化重点交叉特征，并在三个现实世界数据集上进行全面实验，结果表明 DCAP 模型的预测性能优于现有模型。
PDF3 years ago
在线广告中用户响应预测
本研究通过综述在线广告平台中利用机器学习方法的用户响应预测，提出分类方法，介绍用户数据可用性、特点以及现有挑战，并探讨相关应用和数据集，旨在分析在线广告生态系统的相关方和方法。
PDF3 years ago
SIGIR个性化记忆的生命周期序列建模用于用户响应预测
该研究使用分层周期性记忆网络实现在线服务中用户响应预测的持续顺序建模，实现个性化内存化的顺序模式，并在三个大规模真实世界数据集上展示了显著的用户响应预测表现优势。
PDF5 years ago
面向操作的神经网络用于用户响应预测
ONN 是一种新的神经模型，可以针对不同的操作学习不同的表示，用于用户响应预测，广告系统和推荐系统的高维稀疏特征中的特征交互，实验结果表明 ONT 可以优于现有模型。
PDF5 years ago
基于产品的神经网络用于用户响应预测
本文提出了一种基于产品的神经网络模型（PNN），通过嵌入层来学习分类数据的分布式表示，通过乘积层来捕获领域之间的互动模式，并进一步完全连接的层来探索高阶特征交互，实验证明在两个大规模实际广告点击数据集上，PNN 模型在各种指标上都优于现有的
PDF8 years ago
基于多场分类数据的深度学习：以用户响应预测为例研究
本文提出两种使用深度神经网络来预测用户响应的新模型，通过三种特征转换方法的借助，能够自动学习有效的分类特征交互模式，并对用户的广告点击进行预测。大规模的实验表明，我们的方法比现有主流模型更好。
PDF8 years ago