[发明专利]一种基于DARTS的自动特征交叉的点击率预估算法框架在审
| 申请号： | 202111471758.X | 申请日： | 2021-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN114387006A | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 陈心童;傅剑文;周文彬;韩弘炀;章建森 | 申请（专利权）人： | 天翼电子商务有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 102200 北京市昌平*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于DARTS的自动特征交叉的点击率预估算法框架，包括以下：收集用户与物品的交互日志及特征，生成结构化数据，包括用户U曝光的物品E，点击的物品C(其中C∈E)，曝光后点击的记录label为1，曝光后未点击的记录label为0；同时保存用户特征信息、物品特征信息、用户与物品交互特征信息。本发明提出了为每组特征对设计不同的交叉算子，以提升特征交叉的表达能力；自动化的为每组特征对搜索最优的交叉算子。同时定义了交叉算子的搜索空间，有效提升了搜索最优模型的效率和精准度，提升了点击率预估的精度，从而提升场景的转化率；可在不同数据集上搜索出最合适的网络框架，更快的在多场景进行迁移，提升了模型训练的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 darts 自动 特征 交叉 点击率 预估 算法 框架 | ||
【主权项】：
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