| 基于改进降噪自动编码器的点击率预测 |
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| 引用本文： | 刘勐,王洪波,王富豪,李亚峰.基于改进降噪自动编码器的点击率预测[J].计算机系统应用,2021,30(6):231-237. |
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| 作者姓名： | 刘勐 王洪波 王富豪 李亚峰 |
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| 作者单位： | 复旦大学 工程与应用技术研究院, 上海200433;复旦大学 工程与应用技术研究院, 上海200433;复旦大学 上海智能机器人工程技术研究中心, 上海 200433;复旦大学 智能机器人教育部研究中心, 上海 200433 |
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| 基金项目： | 河北省重点研究计划(20371801D) |
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| 摘 要： | 点击率(CTR)预测是个性化广告和推荐系统中的一项基本任务. 针对提升点击率预测效果和处理冷启动问题, 本文中提出了一种基于改进降噪自动编码器的点击率预测模型ADVAE (ADditional Variational AutoEncoder),该模型在输入数据加入高斯随机噪声, 利用改进的降噪自动编码器生成新的嵌入特征, 然后分别进行低阶和高阶的特征交互来预测用户点击行为. 该方法可以在数据稀疏以及系统冷启动情况下, 更深层地学习特征嵌入与交叉之间的关系. 该模型关注特征域之间的交互, 动态修复低频数据的特征嵌入, 具有更强的鲁棒性. 此外, 该方法可以动态应用到其他深度学习模型, 具有更高的灵活性. 实验结果表明, 该方法在点击率预测和系统冷启动问题上的性能表现均优于现有方法.
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| 关 键 词： | 点击率预测 特征交互 降噪自动编码器 冷启动 |
| 收稿时间： | 2020/10/11 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/11/5 0:00:00 |
Click-Through Rate Prediction Based on Improved Denoising Autoencoder |
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| LIU Meng,WANG Hong-Bo,WANG Fu-Hao,LI Ya-Feng.Click-Through Rate Prediction Based on Improved Denoising Autoencoder[J].Computer Systems& Applications,2021,30(6):231-237. |
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| Authors: | LIU Meng WANG Hong-Bo WANG Fu-Hao LI Ya-Feng |
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| Affiliation: | Academy for Engineering and Technology, Fudan University, Shanghai 200433, China;Academy for Engineering and Technology, Fudan University, Shanghai 200433, China;Shanghai Engineering Research Center of AI & Robotics, Fudan University, Shanghai 200433, China;Engineering Research Center of AI & Robotics, Fudan University, Ministry of Education, Shanghai 200433, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | CTR prediction feature interaction denoising autoencoder cold-start |
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