[发明专利]一种基于混合深度神经网络模型的互联网广告推荐方法在审
| 申请号： | 202010862465.3 | 申请日： | 2020-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN112053188A | 公开（公告）日： | 2020-12-08 |
| 发明（设计）人： | 周仁杰;刘臣;万健;张纪林;殷昱煜;蒋从锋 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/08;G06N3/04;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱亚冠 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合深度神经网络模型的互联网广告推荐方法。本发明从基于深度学习用于广告点击率预估的模型出发，在DeepFM网络提供特征自动组合的基础上，利用RNN模型从用户历史点击行为记录中精准建模用户的兴趣，提高了广告点击率的预估性能；模型不需要超大规模的广告ID作为输入，降低了对现有广告系统的数据要求，也降低了模型的过拟合风险。本发明在应用到对用户兴趣刻画要求严格的互联网广告投放系统中，能提升广告的点击率，同时不影响模型的更新训练速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 深度 神经网络 模型 互联网 广告 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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