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CTR预估中的特征增强模块及相关对比实验总结
本文总结了CTR预估中的特征增强模块及相关对比实验,介绍了特征增强模块的建模方法和经典方法,以及最近复旦大学和微软亚研院联合发布的特征增强工作总结。通过矫正embedding层的输出结果,特征增强模块提升了模型的表达能力,适应了不同样本的特征表示,对点击率预测具有重要意义。- 735
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深度兴趣网络(DIN)算法及其在点击率预估中的应用
本文介绍了阿里妈妈发表的论文《Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction》中提出的DIN算法,该算法在点击率预估中的应用,以及对用户兴趣的建模和注意力机制的应用。- 568
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