[发明专利]一种基于核心兴趣网络的点击率预测方法在审
| 申请号： | 202110369914.5 | 申请日： | 2021-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN113034196A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 於志文;徐恩;郭斌;崔禾磊 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于核心兴趣网络的点击率预测方法。聚焦点击率预测任务下的时序数据中的长序列问题。提出了核心兴趣网络模型，将一个长序列切分成多个子序列，在每个子序列中提取用户的核心兴趣，每个子序列提取的核心兴趣将向下一个子序列传递，模型完成对整个长序列用户兴趣的学习，通过提取用户的核心兴趣，这是用户在更高层次和更稳定的兴趣传递给下一个子序列的数据中的噪声较小，更有利于学习用户的兴趣。本发明不仅可以用于推荐系统中的兴趣提取，还可以用于处理其他序列数据中的长序列问题。在推荐系统序列化预测场景有很多应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 核心 兴趣 网络 点击率 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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