基于用户动态兴趣的视频点击率预测模型

针对经典的点击预测模型无法捕捉用户动态兴趣和分析特征低阶高阶交互困难的问题,提出一种基于用户动态兴趣的视频点击预测模型。该模型首先将离散的数据经嵌入过程后映射成易于操作的低维连续向量;为捕捉用户动态兴趣变化,引入transformer模型,同时分析用户点击视频序列与待预测的候选视频,抽取行为序列中的视频与待推荐视频之间的相互作用;为深入挖掘用户点击行为背后的隐式特征交互,引入DeepFM网络并在网络结构上进行优化改进,使模型更加适合顺序依赖的点击数据。实验结果表明本文提出改进的模型预测精度优于在点击率预测方面比较具有代表性的深度分解机等模型,同时引入transformer机制可以明显提升点击率预测的精度。