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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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深度上下文兴趣网络(DCIN):优化CTR预测算法
本文介绍了美团到店广告平台在用户行为序列建模算法的迭代落地中,基于对业务实际场景中用户决策心智的观察,创新性地提出了深度上下文兴趣网络(DCIN),精确建模了用户的兴趣,提升了CTR等线上业务指标。- 113
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