[发明专利]稀疏特征场景下进行点击转化预测的方法有效
| 申请号： | 202010190795.2 | 申请日： | 2020-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN111429175B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 杨昕梅;余楚楚;杨承;高原;李绍荣 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 宁政 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了稀疏特征场景下进行点击转化预测的方法，涉及点击转化率预测领域。建立了基于神经网络的CTR模型，此CTR模型采用全新的神经网络结构，既可学习低阶特征的交互信息，同时能获得高阶特征的交互信息。除此之外，低阶特征的交互信息不限于线形关系的低阶特征，还包括非线性关系的低阶特征。为了防止网络层次过于深层带来梯度更新的问题，我们选择增加残差网络结构来优化我们的算法模型。 | ||
| 搜索关键词： | 稀疏 特征 场景 进行 点击 转化 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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