[发明专利]一种融合域特征交互的基于注意力网络学习的点击率预测方法在审
| 申请号： | 202011551798.0 | 申请日： | 2020-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN112561599A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 肖迎元;韩永亮 | 申请（专利权）人： | 天津理工大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04;G06N20/00 |
| 代理公司： | 天津耀达律师事务所 12223 | 代理人： | 张耀 |
| 地址： | 300384 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种融合域特征交互的基于注意力网络学习的点击率预测方法，属于互联网广告点击率预测领域。本发明首先利用特征与标记之间的相关性大小，将特征进行重排序并划分在不同的域中。然后在特征二阶交互过程中，提出域内和域间的独立交互，降低模型时间复杂度。在域内特征交互过程中，提出新的交互方法并且使用注意力网络自动学习域内特征交互的重要性，提高特征交互深度。在特征高阶交互过程中，使用多层感知机网络结构学习特征高阶交互。最后结合特征二阶交互和高阶交互结果，预测用户点击目标物品的概率。本发明适用于广告点击通过率预测、用户行为预测、用户兴趣预测等二分类预测问题领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 特征 交互 基于 注意力 网络 学习 点击率 预测 方法 | ||
【主权项】：
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